一种基于椒盐噪声图像的加权滤波算法研究

针对中值滤波和其改进算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响,但是使图像边缘变得模糊这一问题,提出一种滤除椒盐噪声的加权滤波新算法。该算法定义中值相似度和空间临近度函数,并采用双阈值,根据阈值的范围,采用不同的方法获取权值。使用该算法对图像进行加权滤波不仅能够有效地去除椒盐噪声,而且尽可能的保存完整的图像边缘信息。

图象椒盐噪声的非线性自适应滤除

为了在滤除图象椒盐噪声的同时能很好地保持图象的细节 ,提出了一种新颖的图象椒盐噪声非线性自适应滤除算法 .该方法首先在噪声图象的滤波窗口中去除具有最大和最小灰度值的象素 ,然后求取剩余象素的均值 ,计算出该均值与对应的象素灰度值的差值 ,再通过与阈值相比较 ,确定是否用求得的均值代替原噪声图象的灰度值 .阈值由图象的灰度分布自适应地确定 .该算法与已发表的同类算法相比 ,具有更好的滤波性能 ,尤其在噪声严重时 。