一种新型像素聚类滤波算法：降噪与细节保护

"论文研究-基于像素点聚类分离的滤波算法.pdf" 本文研究的焦点是一种新型的图像滤波算法，旨在改善受随机脉冲噪声污染的图像的滤波效果。传统的图像处理难题是如何在去除噪声的同时保持图像的边缘和细节清晰。针对这一问题，科研人员已经开发出多种中值滤波相关的算法。 首先，文中提到的开关中值滤波算法，它依据滤波窗口中心像素点值与窗口中值的差值与预设阈值的比较来识别噪声点。然而，这种方法可能无法精确地识别所有噪声，尤其是在边缘区域。 其次，基于统计噪声检测的中值滤波，考虑到了滤波窗口中可能存在的多个噪声点，并利用像素点之间的相似性。该方法通过计算最小的四个差值进行统计分析，来确定噪声点并进行滤除，提高了噪声识别的准确性。 接着，基于极值噪声检测的中值滤波算法，利用噪声点的孤立性和像素点之间的相似性，将滤波窗口中呈现极值状态的像素点定义为噪声点，从而实现噪声点的分离和过滤。 此外，还有基于排序法的中值滤波，通过排序窗口内的像素值，当窗口中心像素点的排序位置与中值相差较大时，将其标记为噪声点。然而，这种方法在处理边缘噪声时可能存在漏检或误检的情况。 论文提出的创新算法，是基于像素点聚类分离的滤波方法。首先，对噪声图像进行初步滤波，以区分明显的噪声点。然后，计算图像局部像素点的相关矩阵，利用像素点的相似性和噪声点的孤立性。接下来，应用模糊C均值聚类算法对相关矩阵进行迭代聚类，有效地分离噪声点和正常像素点。最后，对识别出的噪声点执行中值滤波，以减少噪声影响。实验结果显示，这种方法在保留图像细节的同时，比传统算法更能有效地滤除噪声，表现出更优的滤波性能。 该研究受到国家自然科学基金的支持，由刘新、葛洪伟和张妨妨等人共同完成，他们的研究领域涵盖了数字图像处理、人工智能与模式识别以及模糊聚类技术的应用。 这篇论文研究的滤波算法通过改进的聚类策略，提升了噪声图像的处理效果，尤其是在保护图像细节方面表现突出，对于图像处理领域的噪声去除提供了新的思路。