改进最小均方误差估计的煤尘图像去噪

被引：10

作者：

张伟 ^{[1
,2
]}

隋青美 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东大学控制科学与工程学院

[2] 青岛科技大学自动化与电子工程学院

来源：

电子测量与仪器学报 | 2009年 / 23卷 / 09期

关键词：

最小均方误差估计; 自适应中值滤波; 图像去噪; 煤尘图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计(MMSE)去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计(IMMSE)去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,在不降低精度的情况下减少了计算量。中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪效果,用自适应中值滤波(AM)代替普通的中值滤波,更好的保留了图像的细节,提高了去噪效果。利用IMMSE和AM自在图像去噪方面的优势,将两者有机地结合起来,提出了一种称之为IMMSE-AM的去噪算法。用IMMSE-AM对真实煤尘图像进行去噪处理,实验结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。

引用

页码：51 / 56

页数：6