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        基于相關(guān)性的自適應(yīng)圖像去噪算法

        2013-11-05 06:42:16蔡文濤
        電子測(cè)試 2013年2期
        關(guān)鍵詞:椒鹽相似性濾波器

        蔡文濤

        (中北大學(xué) 儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030051)

        1 引言

        在過去十年中,各種去噪方法已被提出,并對(duì)圖像和信號(hào)證明了是有效的,例如小波降噪,灰度關(guān)聯(lián)度,Contourlet變換等等。Nasri Mehdi提出了一種新的閾值函數(shù)和一些新的對(duì)圖像進(jìn)行去噪的小波域自適應(yīng)類型。李俊峰提出了一種新的噪聲檢測(cè)和灰度系統(tǒng)理論,它是在均值圖像的基礎(chǔ)上提出的一種新的自適應(yīng)加權(quán)濾波器。香港均田應(yīng)用灰度系統(tǒng)理論的灰度關(guān)聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)了圖像降噪。侯賽因提出了一種新的基于非線性閾值函數(shù)的非抽樣Contourlet變換域的圖像去噪方法。

        在圖像處理領(lǐng)域圖像去噪中起著非常重要的作用。事實(shí)上,圖像主要是從不同的電子設(shè)備得到,這樣的圖像中會(huì)有多種這些設(shè)備產(chǎn)生的噪聲。僅舉幾例噪聲,醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn)是高斯噪聲而天文圖像的特點(diǎn)是泊松噪聲。確定噪聲特性是不困難的,而且有可能可以自動(dòng)完成,主要的問題是圖像去噪的有效方法,本文提出了一種自適應(yīng)圖像去噪算法。

        2 相關(guān)性指標(biāo)

        相關(guān)性指標(biāo)的分析方法是一種基于微觀和宏觀的幾何相似性的的行為基因序列,它是用于分析和確定基因的相互影響的程度或基因的主要貢獻(xiàn)表現(xiàn)。它包括夾角余弦,灰度關(guān)聯(lián)度,相關(guān)系數(shù),泰爾不平等系數(shù)和模糊的相似性度量,本文主要介紹了模糊的相似性度量。

        “模糊集”的概念是由扎德為表征環(huán)境中的不精確性和不完整性的信息輸入-輸出關(guān)系的一種手段。由于扎德于2005年發(fā)表了他的經(jīng)典論文,模糊用的一套理論已經(jīng)得到了廣泛的關(guān)注,在科學(xué)領(lǐng)域獲得了很大的成就。在這里,我們簡(jiǎn)要介紹了模糊相似度量的概念。相似的概念,用于描述兩個(gè)集合的接近程度。

        設(shè) F(V)是所有類的模糊集合。A,B ∈ F(V),對(duì)F(V)的相似度是通過映射定義:ρ:F(V)×F(V)→ [0,1]。

        它滿足以下三個(gè)公理:

        (1)如果 A = B,則 ρ(A,B)有一個(gè)最大的值

        3 基于自適應(yīng)加權(quán)濾波器的相關(guān)性

        4 實(shí)驗(yàn)與分析

        表1 0.01椒鹽噪聲強(qiáng)度的去噪結(jié)果

        表2 0.1椒鹽噪聲強(qiáng)度的去噪結(jié)果

        表3 0.3椒鹽噪聲強(qiáng)度的去噪結(jié)果

        從表1到表3中,我們可以看到,所提出的方法可以減少圖像模糊,保持邊緣和細(xì)節(jié)信息的完整性,并具有良好的去噪效果。但是,在實(shí)驗(yàn)過程中,我們發(fā)現(xiàn),去噪的結(jié)果的條件是由閾值TH決定。如果閾值采取較大,邊緣點(diǎn)中的一些點(diǎn)可能被視為噪聲點(diǎn),并且將模糊的邊緣點(diǎn)去噪。如果閾值較小,雖然可以保持邊緣細(xì)節(jié)很多,但會(huì)錯(cuò)過一些噪聲,因此去噪效果也不是很理想,可以看出,獲得一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝?,是必不可少的?/p>

        5 結(jié)論

        在圖像處理領(lǐng)域,圖像去噪中起著非常重要的作用。我們知道圖像主要是從不同的電子設(shè)備得到。電子設(shè)備會(huì)導(dǎo)致多種噪聲的產(chǎn)生。本文提出了一種新的噪聲檢測(cè)方法和一種自適應(yīng)加權(quán)濾波器。我們根據(jù)不同的噪聲水平進(jìn)行了模擬測(cè)試,并且已通過使用的信噪比,峰值信號(hào)噪聲比和平均誤差客觀的評(píng)價(jià)去噪效果。結(jié)果表明,該方法可以減少圖像的模糊性,保持邊緣和細(xì)節(jié)信息的完整性,并具有良好的去噪效果。

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