先进边界区分噪声检测的改进算法

• 作者: 祁冰露 陈少斌 黄宴委
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机值脉冲噪声 边界区分噪声检测(BDND) 先进边界区分噪声检测(ABDND) 开关中值滤波 噪声检测
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 746-752
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20130702

摘要

针对典型的两个边界随机值噪声检测问题,先进边界区分噪声检测(ABDND)通过全局的灰度值统计方法来确定噪声边界,取得了良好的检测效果.但是在噪声范围较宽时,ABDND的检测结果中会有大量的错检噪声.在ABDND的基础上提出一种噪声检测改进算法(MABDND),算法分为两个阶段:第1阶段采用ABDND算法中的全局灰度值统计方法；第2阶段通过对局部灰度值的统计找出第1阶段中的错检像素,并将错检噪声恢复为非噪声像素.本文算法的优点在于利用第2阶段的验证技巧去校正第1阶段中产生的大量错检像素,以保证较低的漏检与错检率.以图像Lena、peppers为实验对象,实验结果表明MABDND的检测性能优于ABDND,特别是在噪声范围较宽时,MABDND具有更好的检测性能和更强的噪声适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祁冰露	福州大学电气工程与自动化学院	3	6	2.0	2.0
2	黄宴委	福州大学电气工程与自动化学院	50	120	6.0	9.0
3	陈少斌	福州大学电气工程与自动化学院	26	62	4.0	7.0