梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。

基于相似度函数的图像椒盐噪声自适应滤除算法

在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相似度函数的自适应权重滤波算法．主要技术包括分析Maximum-minimum椒盐噪声检测算子的局部极值误判缺陷,并利用具有良好细节保护特性的相似度函数自适应权重算法来解决这一问题,在滤波过程中采用极值剪切操作来估计图像的局部噪声密度,用来选择合适形式的滤波窗口(递归或非递归),从而利用单一的3×3滤波窗口就实现了对不同密度椒盐噪声的自适应有效去除．实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果．