基于背景变化规则的图像去噪滤波方法

本文主要探讨了一种创新的计算机图像处理技术，即"基于简单背景变化规则的图像滤波方法"，由刘建忠和刘心蓉两位作者共同提出。他们的研究主要集中在人工智能领域，特别是图像识别和反演集合理论的应用上。论文的核心思想是通过分析图像中每个像素（称为p点）与其周围环境（即不含p点的周边区域）的变化规律，来识别并处理噪声点。 在传统的图像处理中，噪声被视为破坏图像质量的元素，因为它可能违背了正常像素之间的连贯性。然而，该方法与众不同，它将噪声点视为与背景不一致的点，通过利用这些点周围的背景变化规则，试图"规训"噪声点，使其行为更接近于其周边的环境。这种方法的关键在于，它不是简单地删除噪声点，而是尝试修正它们，使之融入图像的整体模式，从而达到去噪的目的。 这种滤波策略特别注重保护图像边缘，因为边缘是图像的重要特征，不应在去噪过程中受到损害。由于本方法只作用于噪声点，而不干扰周边环境，因此可以被看作是一种无损滤波技术，能有效地保留边缘信息，对于保持图像的细节和清晰度至关重要。 关键词的选择也反映了研究的重点，包括"计算机图像处理"、"图像去噪"以及"背景变化规则"和"滤波"。论文的中图分类号TP391进一步明确了其在信息技术领域的具体定位，表明这是一项针对图像处理技术中的噪声抑制问题的研究。 刘建忠和刘心蓉的研究提供了一个新颖的视角和方法来处理图像噪声，强调了背景规则在噪声检测和消除中的作用，具有较高的实用价值和理论意义。这对于提高图像质量，尤其是在边缘保真度方面，具有重要的实际应用潜力。