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1.
基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法
付燕 宁宁
计算机应用
2011, 31 (08):
2217-2220.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02217
在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上，提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先，根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点，提取含噪图像中的多种特征；然后，利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器，识别出含噪图像中的噪声点，再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测；最后，重构图像以达到去噪的目的。实验结果表明，该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率，改善分类器的性能，并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息，获得较高的峰值信噪比(PSNR)。
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