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《基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第8期电子学报Vol.38No.82010年8月ACTAELECTRONICASINICAAug.2010基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪张闯,迟健男,张朝晖,王志良(北京科技大学信息工程学院,北京100083)摘要:针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩
2、色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.关键词:边缘检测;双边滤波;彩色图像;边缘滤波;去噪;细胞神经网络
3、(CNN)中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:0372-2112(2010)08-1776-08RemovingNoiseofColorImagesBasedonEdgeDetectionandBilateralFilterZHANGChuang,CHIJian-nan,ZHANGZhao-hui,WANGZh-iliang(SchoolofInformationEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beij
4、ing100083,China)Abstract:Forthedisadvantagesofcolorbilateralnoisefiltering,thispaperpresentsanintegratedapproachtoaddresstheseissuesbasedonedgedetectionandbilateralfilter.First,anewcoloredgedetectionalgorithmofadaptivepartitionisderivedfromcellularneur
5、alnetwork(CNN)model.ThisalgorithminheritstheadvantageofaccuratepositioningofCNNgrayedgedetection,andcandealdirectlywithcolorimages.Next,anedgefilterisproposedforimageenhancement,whichsatisfiesdifferentstagesofdenoisingthroughtwotypesofedgedetection.Onth
6、isbasis,removingnoiseofcolorimagesusesoftheimprovedbilateralfilter.Thescopeofnoiseislocalizedbynon-ant-inoiseedgemaptoreducethedenoisingprocessandimageblur.Averagemodeofbilat-eralfilterisimprovedtoreducetheweightofnoiseandtheimpactofhigh-frequencynoise.
7、Finally,colorimagesareenhancedac-cordingtotheedgemapafterfiltering.Theexperimentalresultsshowthattheproposedapproachcaneffectivelyreducethenoisewhilepreservingandenhancingedges.Keywords:edgedetection;bilateralfiltering;colorimage;edgefilter;denoising;c
8、ellularneuralnetwork(CNN)又产生了一些变型,比如:sigma滤波,邻域滤波,SUSAN1引言滤波.彩色图像双边滤波去噪的特点是既可以达到滤波彩色图像去噪在数学上可归纳为两种模型,一种是的效果又可以保护图像的高频细节.但其仍然存在以下分别在彩色图像各个通道上进行去噪,称为逐通道模问题:(1)双边滤波过程仍然是像素在空间上加权平均型,例如,小波彩色图像去噪方法;另一种是将各个通道的过程,去噪图像在信噪比增强的同时,边缘仍然不可的
