【摘 要】
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为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法.噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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陕西省社会发展攻关项目(2013K13-04-08);西安建筑科技大学校基础研究基金项目(JC1319);国家级大学生创新创业训练计划项目(201210703050)
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为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法.噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据噪声点邻域信号点分布的不同采用不同的策略,能最大限度保护图像的细节信息,使得高密度噪声污染图像也能得到较好的恢复.实验结果表明,所提出的滤波算法具有较强的自适应性、较高的算法保真率及较好的滤波效果.
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