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图像混合噪声的模糊加权均值滤波算法仿真
被引:15
作者:
陈大力
薛定宇
高道祥
机构:
[1] 东北大学人工智能与机器人研究所
来源:
关键词:
图像滤波;
模糊加权均值;
混合噪声;
T-S模型;
D O I:
10.16182/j.cnki.joss.2007.03.016
中图分类号:
TP391.9 [计算机仿真];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
针对图像混合噪声提出了一种新型的模糊加权均值滤波算法。该算法以象素的灰度差为基础,通过构建T-S模糊模型来自适应地计算反映各象素噪声污染程度的加权系数,然后通过加权平均算法得出最终结果,因此,该算法能够有效地抑制噪声象素对其邻域象素的影响,极大地改善了滤波效果。基于Matlab的多组仿真实验结果表明,该算法具有很好的普遍性和自适应性,能够比较有效地保护细节信息,对混合噪声有很好的抑制能力。
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页码:527 / 530
页数:4
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