修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法*

• 作者: 吴兴达 战荫伟 曹会英 李小飞 陈家益
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 加权中值滤波 噪声检测 修剪中值 灰度最值 加权系数 相关性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 505-513
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5941字
• 语种: 中文

摘要

针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法.算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测.根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声.算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化.通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(image enhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显著的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小飞	长江大学信息与数学学院	56	166	7.0	11.0
2	战荫伟	广东工业大学计算机学院	53	451	12.0	19.0
3	陈家益	广东医科大学信息工程学院	12	45	3.0	6.0
4	曹会英	广东医科大学信息工程学院	11	24	2.0	4.0
5	吴兴达	广东医科大学信息工程学院	9	4	1.0	1.0