换一批摘要为了改善图像滤波的效果,提出1种基于置信区间的自适应加权均值滤波算法.根据高斯噪声的特点以及其对原图像的影响,仅对滤波窗口中处于置信区间的像素求加权均值.同时考虑了灰度相关性与距离相关性,将灰度测度因子和距离测度因子进行线性加权求和,得出加权系数.最后对加权均值滤波后的图像进行折中的灰度均衡化.实验结果证明,相对于标准均值滤波(SMF)算法和自适应均值滤波(AMF)算法,该文算法的滤波图像更加清晰,很好地恢复了原图像,同时保留了图像的边缘和细节;该文算法对应的归一化均方误差明显低于SMF算法和AMF算法.
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关键词
置信区间均值滤波算法自适应滤波算法高斯噪声灰度相关性距离相关性confidence intervalmean filtering algorithmadaptive filtering algorithmGaussian noisegray correlationdistance correlation
分类号
TP391
DOI
10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.03.006
发布时间
2017-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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