一种用于图像匹配识别的高斯—脉冲混合噪声去除方法.pdf

《一种用于图像匹配识别的高斯—脉冲混合噪声去除方法.pdf》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、8传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2012年第31卷第6期���������研�究�与�探�讨��*一种用于图像匹配识别的高斯�脉冲混合噪声去除方法杨博，耿伯英，樊妃九，宋睿(海军工程大学电子工程学院，湖北武汉430033)摘要:简要分析了无人机所拍摄数字图像中噪声的产生原因与数学分布模型，结合图像匹配的实际需求，提出了一种高斯�脉冲噪声混合噪声去除方法，并采用ASIFT匹配算法对提出去噪方法的实际应用效果进行检验�该方法首先采用自适应中值滤波方法去除图像中的脉冲噪声，然后采用OWTSURE�LET算法去除图像中的高斯白噪声�

2、实验结果表明:该算法不仅运算时间更短，而且图像匹配效果稳定�关键词:高斯�脉冲混合噪声;自适应中值滤波;OWTSURE�LET算法;ASIFT中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000�9787(2012)06�0008�04Ade��������e���df��Ga����a�-������e���ed����e*a����ed����a�e�a�c����a�d�ec��������YANGBo，GENGBo-ying，FANFei-jiu，SONGRui(Sc�����fE�ec�����cE����ee����，Na��U���e������fE����ee���

3、�，W��a�430033，C���a)Ab���ac�:ThegenerationreasonandmathematicaldistributionmodelofnoiseintheimageobtainedbyUAVarebrieflyanaly�ed，andahybriddenoisingmethodforGaussian-impulsemixednoiseisproposedandthepracticalapplicationeffectofthemethodistestbyusingASIFTmatchingalgorithm.Themethodcanbedescribed

4、asfollows:Firstly，removetheimpulsenoiseofimagebyadaptivemedianfilter.Secondly，OWTSURE-LETalgorithmisutili�edtodenoisetheGaussianwhitenoise.Experimentalresultsshowthatthealgorithmhasstableimagematchingeffectwithlesscomputationtime.Ke����d�:Gaussian-impulsemixednoise;adaptivemedianfilter;OWTSURE-

5、LETalgorithm;ASIFT0引言节�而去除高斯噪声的性能较好的算法主要有BLS-GSM［4］［5］数字图像在产生和传输过程中会受到噪声的污染，无算法,BM3D算法等�人机所拍摄图像的噪声的产生主要来自3个方面:一是图上述的各种去噪方法在处理单一的脉冲噪声或高斯噪像传感器本身的原因，即硬件因素;二是受拍摄环境的影声时可以表现出良好的性能，但是如果图像中出现高斯�脉响，包括无人机平台的抖动,电磁环境,光照,云雾雨和温度冲混合噪声时去除效果均不尽如人意，研究人员提出了一［6，7］些处理混合噪声的方法，文献［6］提出了一种去除混合等因素;三是在通信传输过程中产生的噪声�这些噪声导图

6、像的有效方法，该方法采用BDND算法检测脉冲噪声，然致图像边缘模糊,对比度低,图像的细节失真等，给后续的后使用中值滤波和BLS�GSM算法分别去除脉冲噪声和高图像匹配和目标识别带来困难�因此，必须对这些图像噪斯噪声，这种算法可以较好地去除混合噪声，并保留图像细声进行处理，尽可能多地保留图像原有特征，抵制或消除噪节，但运算时间较长，效率不高�文献［7］提出基于灰色关声�这些噪声在数学上又有近似的分布形态，有高斯分布,瑞利分布,泊松分布,脉冲分布等［1］，目前，图像去噪方法联度的图像混合噪声的自适应滤波算法，该算法是对中值主要针对高斯分布和脉冲分布�滤波的进一步改进，运算效率较高，但对图

7、像的细节保护不［2］脉冲噪声的去除方法主要有标准中值滤波和自适够，不利于对图像进行后续的匹配和识别�本文从图像处［3］应中值滤波�自适应中值滤波算法通过扩大窗口大小理实际应用出发，提出一种用于图像匹配识别的混合噪声来相对地降低噪声密度，从而可处理空间密度更大的脉冲处理方法，该方法首先用自适应中值滤波方法检测出混合噪声，并且平滑非脉冲噪声时，还可以保护更多的图像细噪声中的脉冲噪声并进行去噪处理，得到一幅只受高斯噪收稿日期:2011�11�02*基金项目:国家