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基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法 被引量:3
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作者 吴海龙 李海燕 +2 位作者 柏正尧 张瑜 檀磊 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期18-24,共7页
为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持... 为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 改进PCNN模型 椒盐噪声 图像滤波 级化中值滤波
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