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非局部平均方法對椒鹽噪聲圖像濾波算法

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  針對非局部平均(NLM)方法對椒鹽噪聲圖像濾波效果較差的問題,通過引入噪聲檢測結(jié)果擴(kuò)展NLM方法去除圖像中椒鹽噪聲。在噪聲檢測階段,利用圖像的兩個極值Lmin和Lmax把圖像像素點分為非噪聲點和噪聲點。在濾波階段,非噪聲點的灰度值保持不變。對于噪聲點,如果以該噪聲點為中心的自適應(yīng)濾波窗口內(nèi)均為噪聲點,則認(rèn)為該噪聲點位于圖像自身灰度值為Lmin或Lmax的區(qū)域內(nèi),使用兩個極值的統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行恢復(fù)。否則,采用改進(jìn)的NLM方法濾除噪聲。構(gòu)造聯(lián)合噪聲檢測模板避免噪聲點對相似權(quán)計算的干擾,噪聲點的恢復(fù)值由非噪聲點的灰度值加權(quán)平均得到。此外,采用迭代濾波策略對高密度噪聲圖像噪聲點進(jìn)行恢復(fù)。相關(guān)去噪實驗結(jié)果證實了算法去噪的有效性,不足之處是算法的時間復(fù)雜度較高。

非局部平均方法對椒鹽噪聲圖像濾波算法

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