基于相似性噪声检测的边缘保护滤波算法

doi:10.3724/SP.J.1087.2012.00739

计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (03): 739-741.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00739

基于相似性噪声检测的边缘保护滤波算法

刘新,葛洪伟,徐冰纯

江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122

收稿日期:2011-08-29 修回日期:2011-11-13 发布日期:2012-03-01 出版日期:2012-03-01
通讯作者: 刘新
作者简介:刘新(1988-),男,重庆人,硕士研究生,主要研究方向:数字图像处理;葛洪伟(1967-),男,江苏无锡人,教授,博士生导师,主要研究方向:人工智能、模式识别、图像处理、数据挖掘;徐冰纯(1988-),女,浙江金华人,硕士研究生,主要研究方向:人工智能。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(60975027)。

Edge-preserving filter with similarity noise detection for impulse noise reduction

LIU Xin, GE Hong-wei, XU Bing-chun

School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi Jiangsu 214122, China

Received:2011-08-29 Revised:2011-11-13 Online:2012-03-01 Published:2012-03-01

摘要/Abstract

摘要： 为了改善受脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。该算法包括3个阶段,首先，利用像素点之间的相似性来检测图像中受噪声污染的像素点;然后，将滤波窗口分为8个主要方向来确定边缘方向;最后，针对噪声点进行边缘保护滤波。实验结果表明,在噪声污染度较小的情况下,该算法不仅能准确地检测出噪声点,而且更多地保护了噪声图像的边缘部分以及非噪声点,具有良好的滤波效果。

关键词: 相似性噪声检测, 边缘保护滤波, 脉冲噪声, 图像降噪

Abstract: In order to improve the filtering effect of noise image, this paper put forward a new filtering algorithm. This algorithm consisted of three stages. Firstly, the similarities of the pixels were used in the image to detect the impulse noise. Then the filter window was divided into eight main directions to determine the directions of the edges, and at last these impulse noises were restored using an edge-preserving method. The simulation results indicate that this algorithm can not only accurately detect the noise points, but aslo protect the noise-free pixels and the boundaries in the noise image when the noise density is small.

中图分类号:

刘新葛洪伟徐冰纯. 基于相似性噪声检测的边缘保护滤波算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(03): 739-741.

LIU Xin GE Hong-wei XU Bing-chun. Edge-preserving filter with similarity noise detection for impulse noise reduction[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(03): 739-741.

[1]	王海鹏, 降爱莲, 李鹏翔. 牛顿-软阈值迭代鲁棒主成分分析算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(11): 3133-3138.
[2]	郑建宏, 张恒, 李飞, 李想, 邓湛. 电力线通信系统中基于OFDM/OQAM的时频结合消噪算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(1): 228-232.
[3]	高雷阜, 李超. 改进的自适应广义整体变分图像降噪模型[J]. 计算机应用, 2016, 36(6): 1699-1703.
[4]	杨昊, 陈雷霆, 邱航. 基于加权空间离群点度量的随机脉冲噪声降噪算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(10): 2826-2831.
[5]	权利, 胡越黎, 燕明. 十字基自适应指导滤波在图像降噪中的应用[J]. 计算机应用, 2015, 35(10): 2959-2962.
[6]	张洁玉王锋. 基于邻域信息的自适应中值滤波算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 2010-2013.
[7]	陈中秋石锐刘晶淼. 基于高斯加权和流形的高保真彩色图像降噪[J]. 计算机应用, 2013, 33(09): 2588-2591.
[8]	杨润玲周军妮魏蕊. 基于双阈值及迭代法的图像脉冲噪声检测算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(07): 1885-1889.
[9]	何志勇朱忠奎. 脉冲噪声环境下基于卡尔曼滤波的语音增强[J]. 计算机应用, 2011, 31(12): 3441-3445.
[10]	万山李磊民黄玉清. 融合偏微分方程和中值滤波的图像去噪模型[J]. 计算机应用, 2011, 31(09): 2512-2514.
[11]	黄宝贵卢振泰马春梅赵景秀. 改进的自适应中值滤波算法[J]. 计算机应用, 2011, 31(07): 1835-1837.
[12]	黄宝贵马春梅卢振泰. 新的形态学图像降噪方法[J]. 计算机应用, 2011, 31(03): 757-759.
[13]	王双双王士同李柯材. 基于加权检测的脉冲噪声新滤波器[J]. 计算机应用, 2010, 30(10): 2815-2818.
[14]	陆丽婷朱嘉钢. 基于svc和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器[J]. 计算机应用, 2009, 29(2): 477-479.
[15]	朱景福黄凤岗. 一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法[J]. 计算机应用, 2009, 29(08): 2068-2070.

基于相似性噪声检测的边缘保护滤波算法

Edge-preserving filter with similarity noise detection for impulse noise reduction

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