【摘 要】
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虽然目前边界分离噪声检测（BDND）算法被普遍认为是一种较好的去除图像脉冲噪声方法,然而研究发现当盐或胡椒噪声污染比例之一超过50%,其性能却急剧下降,几乎无法去噪.为此在BDN
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京师范大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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Foundation item： Supported by Postdoctoral Fund of Jiangsu Province （2007 -337 ）.
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虽然目前边界分离噪声检测（BDND）算法被普遍认为是一种较好的去除图像脉冲噪声方法,然而研究发现当盐或胡椒噪声污染比例之一超过50%,其性能却急剧下降,几乎无法去噪.为此在BDND算法基础上提出了改进的噪声检测方法（Mod ified BDND）,对每个子图,新方法选取与128最接近的灰度值作为分界点,从而避免原方法因选取中值为分界点而可能落入污染区域的问题.该方法既可保留BDND算法优点,而且还能明显提高此时图象的重建效果.通过对Lena图象仿真处理说明了本算法的有效性和优越性.
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