基于TSPL的图像椒盐噪声去除新算法

在提出的三子集划分的灰度图像分层表示(TSPL)算法的基础上,主要研究对常见的椒盐噪声的去除。TSPL算法是一种新型的数字图像变换方法,其核心思想是用一系列具有解析形式的灰度函数逼近不规则的原图像灰度函数。在此分别处理由TSPL算法生成的各层基函数图像,将其划分为A,B,C三个区并将每个像素点赋值为0,1,2;结合图像椒盐噪声的特点,利用投票策略处理每个像素点的8邻域,从而达到椒盐噪声去除的目的;最终通过TSPL算法对基函数重构来恢复原图像。采用在人类视觉系统的前提下提出的基于结构相似性的方法MSSIM算法作为图像质量评价的标准,实验结果表明,在主客观方面,该方法在去除噪声和保留图像细节方面明显优于传统的中值滤波方法。