提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一...提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一个距离最近的非噪声像素,然后以欧式距离倒数为权重,采用k个非噪声像素的加权灰度均值作为噪声像素的输出灰度值。测试了不同的方向数k对滤波性能的影响,确定了k的最佳取值为4。采用该方法对椒盐噪声密度为10%到90%的图像进行滤波,输出图像的峰值信噪比比现有同类方法提高了1.8~4.7 d B。该方法有效提高了高密度椒盐噪声图像的滤波质量,处理速度满足实时要求。展开更多
文摘提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一个距离最近的非噪声像素,然后以欧式距离倒数为权重,采用k个非噪声像素的加权灰度均值作为噪声像素的输出灰度值。测试了不同的方向数k对滤波性能的影响,确定了k的最佳取值为4。采用该方法对椒盐噪声密度为10%到90%的图像进行滤波,输出图像的峰值信噪比比现有同类方法提高了1.8~4.7 d B。该方法有效提高了高密度椒盐噪声图像的滤波质量,处理速度满足实时要求。
