去除高密度盐胡椒噪声的改进决策无对称修剪中值滤波器

"这篇论文提出了一种改进的基于决策的非对称修剪中值滤波算法，用于去除高密度的盐和胡椒噪声，适用于灰度和彩色图像的恢复。" 在图像处理领域，噪声是常见的问题，尤其是盐和胡椒噪声（Salt and Pepper Noise），这种噪声表现为图像上随机出现的纯黑（0）或纯白（255）像素点，严重影响图像的清晰度和可读性。传统的中值滤波器（Median Filter, MF）在去除这种噪声方面有一定的效果，但面对高密度噪声时，可能无法达到理想的效果。 论文"Removal of High Density Salt and Pepper Noise Through Modified Decision Based Unsymmetric Trimmed Median Filter"提出了一种改进的方法。该方法的核心是对选定窗口中的像素值进行分析，当窗口内包含0和255的像素时，用修剪后的中值来替代噪声像素；而如果所有像素都是0和255，则使用所有元素的平均值替换噪声像素。这种方法结合了中值滤波的优势，同时考虑了噪声的特点，以更有效地去除噪声。 与标准中值滤波器、基于决策的算法（Decision-Based Algorithm, DBA）、改进的基于决策的算法（Modified Decision-Based Algorithm, MDBA）和渐进切换中值滤波器（Progressive Switched Median Filter, PSMF）等现有方法相比，提出的算法在恢复质量和效率上表现更优。通过对比不同灰度和彩色图像的测试，该算法能提供更高的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）和图像增强因子（Image Enhancement Factor, IEF）。 关键词：中值滤波器，盐和胡椒噪声，图像恢复，噪声去除，修剪，决策，非对称，图像质量。