原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对云模型滤波器在去除椒盐噪声的过程中没有考虑到图像各向异性的缺点, 提出了一种新的图像去噪方法。该方法首先利用云模型滤波器的噪声检测器对噪声图像进行检测, 然后对认定为噪声的图像部分利用基于二维云模型的模糊加权滤波算法, 并结合噪声周围非噪声像素的空间位置信息和像素值信息进行图像复原。将这种新的算法与原始方法进行相同环境下的对比实验。结果表明, 对于椒盐噪声密度为10%~50%的测试图像, 虽然在计算效率方面该算法略逊于原始算法, 然而在处理的过程中, 其展现了图像各向异性, 同时也更好地保持了图像的细节信息; 而且图像细节越复杂, 提升效果越明显。
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文献信息
篇名 基于各向异性的二维云模型滤波
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 云模型滤波 椒盐噪声 各向异性 图像去噪 二维云模型
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3178-3180
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.10.075
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周喆 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
云模型滤波
椒盐噪声
各向异性
图像去噪
二维云模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导