基于椒鹽噪聲的核回歸擬合開關去噪算法
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針對椒鹽噪聲的去噪和細節保護問題，提出一種基于核回歸擬合的開關去噪算法。首先，通過高效脈沖檢測器對圖像中的椒鹽噪聲像素點進行精確檢測；其次，將所檢測到的噪聲像素點當作缺失數據，應用核回歸方法對以噪聲像素點為中心的鄰域內的非噪聲像素點進行擬合，得到符合圖像局部結構特征的核回歸擬合曲面；最后，以噪聲像素點的空間坐標對核回歸擬合曲面進行重采樣，獲得噪聲像素點恢復后的灰度值，從而實現椒鹽噪聲的濾除。與經典的中值濾波器（SMF）、自適應中值濾波器（AMF）、改進型的方向加權中值濾波器（MDWMF）、快速開關中均值濾波器（ FSMMF）、圖像修補（n）等算法進行不同噪聲密度的實驗對比，所提算法的去噪結果圖像的主觀視覺質量均為最優；在低密度、中等密度以及高密度噪聲場景下，所提算法對不同測試圖像去噪結果的峰值信噪比（ PSNR）分別平均提高了6. 02 dB、6.33 dB和5.58 dB，且平均絕對誤差（MAE）分別平均降低了0.90、5.84和25. 29。實驗結果表明，所提算法不僅能夠有效去除各種密度的椒鹽噪聲，同時具備良好的圖像細節保護性能。
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