【摘 要】
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针对低噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法.该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法.通过粗略地检测图像中的冲击噪声污染率,来自适应地调整中心像素的权
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(69775022);国家高技术研究发展计划资助项目(863-306-ZT04-06-3)
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针对低噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法.该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法.通过粗略地检测图像中的冲击噪声污染率,来自适应地调整中心像素的权值,从而控制新的滤波器对不同污染程度的噪声图像进行不同程度的平滑,即对轻度污染的图像进行轻度的平滑,而对污染比较严重的图像进行重度的平滑.实验结果表明,新的滤波算法优于传统的中值滤波器及其他一些典型的改进型中值滤波器.
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