基于汽车轮辋的高密度椒盐噪声滤波算法研究

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	作者：王娟 ; 付盼丽 关键词：自适应 ; 加边框 ; 判别标准 ; 中值滤波 ; 椒盐噪声 中文刊名：KJSJ 英文刊名：Science & Technology Vision 机构：湖北文理学院理工学院; 出版日期：2018-09-25 出版单位：科技视界 年：2018 期：No.249 语种：中文; 页：KJSJ201827068 页数：3 CN：27 ISSN：31-2065/N 分类号：152+159-160

摘要

提出了一种局部相关规则与极值自适应中值的滤波算法。该方法首先根据图像特征自适应加边框,通过噪声判别标准列出相关规则,通过与自适应阈值比较将不符合规则的噪声点用自适应变窗口中值滤波算法滤除。该算法具有良好的滤波性能,可以有效地去除图象中的椒盐噪声,并保留图象的细节。
        

引文

[1]辛月兰.一种快速并行中值滤波算法的实现[J].微型电脑应用, 2011, 27(8):50-52.
    [2]索俊祺.一种新的基于中值滤波的优化滤波算法[D].北京邮电大学, 2010.
    [3]张丽新.数字图像高密度脉冲噪声的中值滤波算法研究[D].上海交通大学, 2009.
    [4]彭良玉,杨辉,黄满池.一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法[J].兰州理工大学学报,2009,35(1):77-80.
    [5] Yuan Xin-xing, Wen Peng, Fan Xiu-xiang, Fu Bo, et al. A Local Pixel Distribution Based Self-Adaptive Median Filter for Removal of Pepper and Salt Noise[C]. International Conference on Intelligent Control and Automation Science, 2013, 3(1):63-67.
    [6]宁春玉,赵春华.自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(24).
    [7]郭红伟.数字图像中椒盐噪声的滤波算法研究[D].云南大学, 2010.