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基于图像邻域特性的高斯噪声去噪
被引量:
8
1
作者
琚生根
何坤
周激流
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期139-144,共6页
针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法。首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边...
针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法。首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪。经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果。
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关键词
高斯噪声
邻部特性
形态学
噪声去除
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职称材料
题名
基于图像邻域特性的高斯噪声去噪
被引量:
8
1
作者
琚生根
何坤
周激流
机构
四川大学计算机学院
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期139-144,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060610021)
文摘
针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法。首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪。经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果。
关键词
高斯噪声
邻部特性
形态学
噪声去除
Keywords
Gaussian noise
local feature
morphologic
noise removal
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像邻域特性的高斯噪声去噪
琚生根
何坤
周激流
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
8
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