原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了解决当前椒盐噪声滤除算法对X光图像滤除效果不佳且运算效率不高的问题,提出了一种融合多级分类和自适应模糊滤波的椒盐噪声滤除方法,主要包括像素点多级分类和自适应模糊滤波两个部分.在像素点多级分类阶段,先结合先验知识设计快速的一级粗分类,将像素点分为椒盐噪声、信号和可疑噪声三类.对于可疑噪声,再提取区域内的直方图分布特征,设计BP神经网络分类器进行精确分类,最终将图像中的所有像素点分为信号和椒盐噪声两类.在自适应模糊滤波阶段,针对三种模糊集合分别创建模糊隶属度函数,计算模糊隶属度值,通过模糊加权求和恢复像素点亮度.实验结果表明,该方法的像素点分类正确率高,滤波后图像的峰值信噪比高,平均滤波耗时少.
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文献信息
篇名 基于分类和模糊滤波的X光图像椒盐噪声滤除算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 椒盐噪声 滤波 神经网络 隶属度 模糊滤波
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 299-302
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0892
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 周先春 南京信息工程大学电子与信息工程学院 61 251 9.0 13.0
2 袁桂霞 江苏开放大学信息与机电工程学院 10 20 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
椒盐噪声
滤波
神经网络
隶属度
模糊滤波
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
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