基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法

• 作者: 付燕 宁宁
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征 加权支持向量机 支持向量回归机 椒盐噪声 图像去噪
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2217-2220
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02217

摘要

在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法.首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识别出含噪图像中的噪声点,再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测;最后,重构图像以达到去噪的目的.实验结果表明,该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率,改善分类器的性能,并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息,获得较高的峰值信噪比(PSNR).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付燕	西安科技大学计算机科学与技术学院	22	208	9.0	14.0
2	宁宁	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0