巴特沃斯非线性混合滤波器：图像增强与噪声去除方法

本文主要探讨了论文研究中采用位平面直方图特征向量的图像检索方法。研究者首先深入分析了频率域中的Butterworth低通和高通滤波器的构造原理，这两种滤波器在图像处理中具有重要作用，能够有效地去除图像中的高频噪声和低频背景干扰。作者创新性地提出了基于Butterworth滤波器的非线性混合滤波技术，这种方法结合了低通和高通滤波器的优点，既能有效地抑制噪声，又能较好地保留图像的细节信息。 在实验部分，作者利用Matlab软件对低通、高通以及非线性混合滤波器进行了性能对比实验。实验结果直观显示了非线性滤波器在处理高斯噪声、椒盐噪声和随机噪声时的优越性，它能够在保持边缘和轮廓清晰的同时，提高图像的质量。通过计算信噪比SNR和信噪比改善因子R，进一步证实了该滤波方法在统计学上的有效性。 相比于传统的单一滤波器，非线性混合滤波器的优势在于其综合性更强，能适应不同类型的噪声，同时其设计和实现相对简单，计算复杂度较低，为实际应用提供了方便。论文的研究成果对于提升图像处理的效率和质量，特别是在图像去噪和特征提取方面，具有重要意义。 作者王大红和胡茂林来自安徽大学数学科学学院，他们通过对巴特沃斯滤波器理论的深入理解和应用，推动了图像处理领域的技术进步，为后续的图像检索、图像分析和计算机视觉研究奠定了理论基础。他们的工作不仅丰富了图像处理的技术手段，也为相关领域的研究人员提供了新的研究思路和实践指导。