SVNN模糊滤波器：图像去噪新策略提升PSNR与SSIM

本文主要探讨了基于支持向量神经网络（SVNN）的模糊混合滤波器在图像去噪领域的应用。作者Sagenela Vijaya Kumara、C.纳加拉朱分别来自印度的Rajiv Gandhi Memorial College of Engineering and Technology以及YSREngineering College of Yogivemana University，合作研究了如何结合噪声识别和去噪技术以提升图像质量。 首先，文章提出了一个两阶段的方法来去除图像中的脉冲噪声。第一阶段是噪声识别，利用SVNN分类器作为关键工具。这个分类器是通过遗传算法（GA）进行训练的，其目标是优化权重和偏置，以便能准确区分噪声像素和清晰像素。训练过程中，通过从图像中提取特定特征，帮助分类器实现高效区分。 在第二阶段，设计的混合滤波器在去噪阶段被启用，它结合了模糊滤波技术和非局部均值滤波（NLM滤波）的优势，以更有效地消除脉冲噪声。这种方法特别关注于提高图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和信号到噪声能量比（SDME）等量化指标。 为了验证这一方法的有效性，研究者选择了五个标准图像（包括狒狒、摄影师、莉娜、辣椒和Pemaquid点灯塔）进行了实验。结果显示，所提出的混合滤波器与SVNN分类器组合使用后，图像去噪效果显著提升，PSNR达到47.278dB，SSIM达到0.978，SDME为61.637dB。这些成绩表明，这种基于支持向量神经网络的模糊混合滤波器在实际图像去噪任务中展现出良好的性能。 本文的研究为图像去噪技术提供了一个创新的解决方案，特别是在处理脉冲噪声方面，通过集成智能的噪声识别机制和有效的滤波策略，有助于改善图像的视觉质量和可用性。值得注意的是，这项工作是开放获取的，遵循CC BY-NC-ND许可证，表明研究成果可以广泛共享和进一步研究。