Bayes理论和邻域平均法在图像去噪中的应用

• 作者: 张有会 杨会云 赵金 霍利岭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 贝叶斯决策 均值滤波 直方图
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 149-151
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.042

摘要

去噪处理是图像处理中较为重要的环节.针对加噪后的图像的直方图进行分析,依据最小错误率贝叶斯决策和均值滤波理论,提出一种基于均值滤波和最小错误率贝叶斯决策的去噪方法.首先对加入噪声后的图像直方图进行统计,从中估计出服从分布的不同类别参数,对图像中每一像素点进行判断是否为噪声,对噪声点进行基于均值滤波的处理.通过试验,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨会云	河北师范大学数学与信息科学学院	7	59	3.0	7.0
2	张有会	河北师范大学数学与信息科学学院	44	450	12.0	19.0
3	赵金	河北师范大学数学与信息科学学院	8	59	3.0	7.0
4	霍利岭	河北师范大学数学与信息科学学院	22	69	4.0	8.0