【摘 要】
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针对传统滤波器在噪声检测和滤除中存在的不足，提出了基于商空间粒度理论的噪声检测和粒度逆谐波均值滤波算法。该算法将受噪声污染的图像划分成不同粒度层次的商空间，形成商空
【机 构】
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安徽大学数学科学学院,安徽大学数学科学学院安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973)(No.2007BC311003);国家自然科学基金(No.61073117);安徽大学创新团队(No.KJTD001B);安徽大学研究生学术创新项目(No.yfc090008)
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针对传统滤波器在噪声检测和滤除中存在的不足，提出了基于商空间粒度理论的噪声检测和粒度逆谐波均值滤波算法。该算法将受噪声污染的图像划分成不同粒度层次的商空间，形成商空间半序格，结合保假原理选择适当的粒度空间实施噪声分类检测和分别滤除。实验结果表明，该算法在滤除噪声的同时能够较好地保持图像的细节纹理特征、改善图像质量、提高信噪比等。
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