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改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法
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更新于2023-05-29
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针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。
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改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法
针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出
了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉
冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改
善,从而证明了该方法的有效性。
摘摘 要:要: 针对基于
关键词:关键词: 中值滤波;
图像信号在其形成、传输、变换以及终端处理中,经常会受到各种噪声的干扰而降质。噪声的来源取决于实际的应用环
境,由于环境复杂,噪声特性也非常复杂。例如,图像传输过程中受到强干扰时会产生脉冲噪声,在激光和超声波图像中常存
在乘性椒盐噪声,而照明的不稳定、镜头灰尘以及非线性信道传输引起的图像退化等都将产生不同种类的噪声。仅去除某一种
噪声无法达到最佳的图像去噪效果。目前,针对图像去噪的研究热点[1]是利用小波变换去除图像中的高斯白噪声,然而这种方法
无法很好地去除图像中的脉冲噪声,如何在充分利用小波理论[2]的前提下,去除图像中的混合噪声成为图像去噪领域中亟待解决
的重要课题。
传统的图像去噪方法基于噪声和信号的统计特性不同,采用空间域低通滤波的方法来进行去噪。其中,中值滤波法(Median
Filter)[3]是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性滤波去噪方法,它对脉冲噪声有很好的抑制能力,但当滤波窗内的干扰样本
数(像素数)大于窗长一半时,中值滤波没有滤波效果。此时,依靠增加滤波窗尺寸,固然可以提高噪声滤除能力,但是损失了
图像细节。此外,中值滤波法对高斯分布和均匀分布噪声的抑制能力显著下降。近年来,许多国内外的学者研究发现基于小波
变换的阈值去噪法对于高斯分布和均匀分布的噪声有很好的抑制能力。如果图像信号中既有脉冲噪声又有高斯噪声或白噪声,
那么单独用这些方法都是行不通的。因此,本文提出一种基于高斯模型(GMM)的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的
方法,能较好地解决滤除混合噪声的问题。
1 中值滤波法中值滤波法
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,广泛用于去除脉冲噪声。基本原理是把数字
图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。该滤波器的本质是一种滑动窗口滤波器,滤波操作是使滑
动窗口中心位置的信号抽样值取代当前窗口内的所有抽样的中位值。中值滤波算法严格的数学定义如下:




















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