一种有效的脉冲噪声去除算法-论文.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用一种有效的脉冲噪声去除算法胡积宝，朱柱HUJibao．ZHUZhu安庆师范学院物理与电气工程学院，安徽安庆246011SchoolofPhysicsandElectronicEngineering，AnqingNormalUniversity,Anqing，Anhui246011，ChinaHUJibao，ZHUZhu．R~searchofimpulsenoiseremovalalgorithm．ComputerEngineeringandApplications，

2、2014，5o(11)：223．228．Abstract：Animpulsenoiseremovalalgorithmbasedonspatiallocaloutliermeasurementisproposed，whichcanrealizetheeliminationoftheimpulsenoiseinimageefectively．Thealgorithmidentifiesimpulse—noiseinacorruptedimagebasedonSLOM，S-estimatefirstly．Thenitrestoresnoisecandi

3、datesbyestablishingandsolvingtheregularizationobjec-tivefunctionafterward．Extensiveexperimentalresultsshowthealgorithm’Sefectiveness．Keywords：impulsenoise；SpatialLocalOutlierMeasure(SLOM)；S-estimate；regularization摘要：噪声像素的检测精度是修复图像的重要因素。为提高噪声像素的检测精度，提出一种有效的两步脉冲噪声滤波算法，算法先以空间局部异常

4、测度为基础，结合s一估计统计量对图像中的脉冲噪声进行检测，然后通过建立、解算正则化目标函数实现对噪声像素的赋值修复。实验验证了该算法的有效性。关键词：脉冲噪声；空间局部异常测度；S-估计；正则化文献标志码：A中图分类号：TP393doi：10．3778／j．issn．1002—8331．1401—0072图像去噪是图像处理领域内最基本问题，其目标是采取为算法设置开关处理思路。应用开关中值滤波算将被噪声干扰的图像恢复成原始图像或者最大程度的法的关键是如何设计开关将噪声像素和非噪声像素准逼近原始图像，为图像的进一步处理和分析提供良好的确地分类。文献『1

5、8-19]~lJ用图像的局部统计信息以数据来源”。滤除图像中脉冲噪声并有效地保护好图像及图像的局部细节设计噪声点检测算法，从而实现了对的细节一直以来都是设计滤波算法的核心理念。为了图像细节的保护。模糊技术和开关结合进一步拓展了实现这个目标，国内外研究者们针脉冲噪声提出了线性开关的固有概念”，这一类方法应用模糊的思想对图滤波算法和非线性滤波算法卅。由于脉冲噪声本身的像中的噪声像素和非噪声像素根据其模糊隶属度进行非线性特征，导致很多线性滤波算法很难有效地处理这分类，提高了分类的准确程度。自适应软开关中值滤波种噪声。标准中值滤波滤波算法作为一种统计排序的

6、算法应用模糊集的概念将图像中的像素分为原始像素、非线性滤波算法由于其良好的滤波效果、快速的运算速孤立的噪声像素和非孤立模糊的噪声像素-z训。对于这度一度非常流行。但是由于这种方法对图像中很多原三类检测结果通过原像素值、中值和模糊取值的方式对始信息遭到破环，容易造成图像细节模糊。三种类型的检测结果赋值。为了解决这种弊端，在标准中值滤波算法的基础上上述的这些算法大多仅仅利用均值、中值以及它们提出了相应的改进算法。其中，对图像中的不同像素使的一些变形来对噪声像素赋值，其赋值精度往往达不到用不同的加权因子就是早期一种常见改进思路，如加权理想的精确度，其结果

7、将导致这些算法的处理结果对边中值滤波算法，中心像素加权中值滤波算法，递归缘和细节的保护力度不够。为了解决中值滤波模糊细中值滤波算法”，以及自适应窗口中值滤波算法。节的弊端，国内外研究者提出通过泛函模型建立正则化这些算法与标准中值滤波算法相比，其滤波效果有了一方程，然后求解方程的极小值来修复随机值噪声图像的定的改善，但没有彻底摆脱标准中值滤波同时处理噪声方法。但这种方法会改变部分非噪声像素的信息，造成像素和非噪声像素的弊端。针对上述问题，研究者们图像细节模糊。针对这一问题，Chan等人将保边正则作者简介：胡积宝，男，讲师，主要研究方向为光信号及图像处

8、理。收稿日期：2014—01．06修回日期：2014一O3一O7文章编号：1002．8331(2014)11-0223—0