计算机科学与探索

作者：陈家益，战荫伟，曹会英，吴兴达，李小飞

单位：1. 广东医科大学 信息工程学院，广东 湛江 5240232. 广东工业大学 计算机学院，广州 5100063. 长江大学 信息与数学学院，湖北 荆州 434023

关键词：加权中值滤波,噪声检测,修剪中值,灰度最值,加权系数,相关性

针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷，提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征，根据灰度最值0和255检测噪声，再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性，做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性，对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数，取加权中值以滤除噪声。算法去噪的邻域大小，随噪声密度和分布自适应地变化。通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR（peak signal to noise ratio）和IEF（image enhancement factor），仿真实验证明，所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能，特别对于滤除高密度噪声，具有显著的优越性。

来源：2019年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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