【摘 要】
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数字图像信号在采集、传输过程中,受各种随机干扰的影响会产生不同性质的噪声。这些噪声对分析图像带来困难,所以去噪就变得非常关键,相关的研究已经持续了数十年。在去除图
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数字图像信号在采集、传输过程中,受各种随机干扰的影响会产生不同性质的噪声。这些噪声对分析图像带来困难,所以去噪就变得非常关键,相关的研究已经持续了数十年。在去除图像脉冲噪声方面,准确识别被污像素点是还原真实图像的关键步骤。本文在分析与综合了已有成果的基础上,提出了单位指示向量均值(MIVP)识别脉冲噪声法,并进行了应用研究。本文的主要工作如下:首先,在简要介绍了支持向量机SVM和小波变换的基础上,介绍并分析了基于SVC和小波变换相结合检测脉冲噪声滤波器。分析发现这种滤波器存在着将受到脉冲噪声污染的像素点判别为未受脉冲噪声污染的像素点的的误判率较高,以及滤波效果依赖于SVC的训练样本等问题,且实验表明SVC与小波变换在受污染像素点的判断方面难以互补。其次,提出了一种基于统计学理论的单位指示向量均值(MIVP)识别脉冲噪声法。根据统计理论中的大数定律和中心极限定律的思想,提出了MIVP判断受污染像素的思想,并从理论和实证两个方面论证了MIVP算法的合理性与优越性。最后,提出了一种基于MIVP和小波变换结合检测脉冲噪声法。实验表明MIVP方法与小波变换方法在受污染像素点的判断方面具有互补性,因而提高了识别脉冲噪声的正确率。
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