【摘 要】
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将灰色关联度与均值滤波、中值滤波相结合,给出了一种新的噪声点检测方法,并提出了一类自适应加权滤波算法.首先,计算含噪图像与对应均值图像在各像素点的灰色关联系数,并根
【基金项目】
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国家”863”高技术项目研究与发展计划资助,项目批准号:2009AA04Z139;国家自然科学基金资助,项目批准号:61004034;浙江省自然科学基金资助,项目批准号:Y1100028、Y1090834及Y1100227;浙江理工大学科研启动基金资助,项目批准号:1003807-Y
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将灰色关联度与均值滤波、中值滤波相结合,给出了一种新的噪声点检测方法,并提出了一类自适应加权滤波算法.首先,计算含噪图像与对应均值图像在各像素点的灰色关联系数,并根据该关联系数与阈值TH的关系识别出噪声点;进而以噪声点所在像素点为中心,在3×3模板上计算含噪图像与对应均值图像或中值图像的关联系数,并利用该灰关联系数与均值图像或中值图像的加权平均作为噪声点的灰度值,实现自适应的加权滤波;最后,在不同噪声水平下进行了仿真试验,并用信噪比、峰值信噪比及均方误差对去噪效果进行客观评价,结果表明该算法可以减少图像的模糊,保留图像的细节,具有较好的去噪效果.
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