基于粗糙集和多向差分图像的去噪方法

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针对图像滤波方法对噪声类型具有偏好性的不足,提出了一种基于粗糙集的多向差分图像去噪方法.根据多向差分图像提出了描述像素平稳性的方向数和描述噪声性的方向极值数的概念,采用粗糙集理论按照像素的平稳性和噪声性将图像划分为平稳噪声子图、脉冲噪声子图以及正常像素子图.并对两类噪声子图分别设计了不同的自适应滤波算法.通过与其他5种滤波方法的对比实验,结果表明该方法对4种不同噪声在MSE、PSNR和ISNR等性能指标上均获得了最优值,尤其对于椒盐噪声,该方法获得的ISNR指标高出中值滤波35%.
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