图像中的高斯和脉冲混合噪声处理

通常情况下,受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原,受高斯噪声污染的图像采用均值滤波法复原.为了去除两者的混合噪声,Lee和Kassam提出了一种改进的均值滤波算法Modified Trimmed Mean(MTM),但是MTM的使用受到了阈值的限制.为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节,我们详细分析了MTM滤波的特点,在对MTM进行改进的同时,提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波).该算法无需噪声的先验知识,利用Visual C++自动搜索阈值来实现图像的最佳复原.利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM方法.     

图像中的高斯和脉冲混合噪声处理

通常情况下,受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原,受高斯噪声污染的图像采用均值滤波法复原。为了去除两者的混合噪声,Lee和Kassam提出了一种改进的均值滤波算法ModifiedTrimmedMean(MTM),但是MTM的使用受到了阈值的限制。为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节,我们详细分析了MTM滤波的特点,在对MTM进行改进的同时,提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波)。该算法无需噪声的先验知识,利用VisualC 自动搜索阈值来实现图像的最佳复原。利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM方法。