一种基于椒盐噪声密度的滤波算法

视频传输中,每帧图像受到噪声污染程度不同,常利用单一滤波算法对其批量滤波处理.若选用计算简单的滤波算法,虽处理速度快,但在高噪声密度下滤波效果较差.选计算复杂的滤波算法,虽视觉效果较好,但滤波处理时间将会增加,不满足实际工程要求,针对该问题,提出一种基于椒盐噪声密度的滤波算法.首先对现有的滤波算法进行大量实验,结合提出...     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。     

采用先验知识的边缘提取算法

针对传统的边缘提取算法,在提取边缘时,不完整、不连续,尤其在高噪声情况下,无法提取图像边缘等问题,提出一种基于先验知识的边缘提取算法.首先,学习与待边缘处理图像有相似纹理信息的图像,获得先验知识,对噪声图纹理进行修复;然后,再利用局部均匀稀疏度方法强化细节特征,弱化背景特征;最后,检测出图像边缘,达到提取图像边缘的目的...