基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量的隨機(jī)脈沖噪聲降噪算法
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針對排序統(tǒng)計(jì)類降噪算法在隨機(jī)脈沖噪聲( RVIN)圖像降噪過程中,對圖像邊緣和細(xì)節(jié)部分噪聲識別不夠準(zhǔn)確以及恢復(fù)比較模糊的問題,提出了基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量( SLOM)的脈沖噪聲降噪算法WSLOM-EPR。該算法以優(yōu)化的空間距離差為基礎(chǔ),引入圖像鄰域均值和標(biāo)準(zhǔn)差,建立反映局部邊緣細(xì)節(jié)特征的噪聲檢測方法,提高邊緣細(xì)節(jié)處噪聲的識別精度;然后以精確檢測結(jié)果為基礎(chǔ),優(yōu)化保邊正則(EPR)函數(shù),提高算法的執(zhí)行效率,并增強(qiáng)算法保留邊緣細(xì)節(jié)的能力。仿真結(jié)果顯示,WSLOM-EPR算法在40%到60%噪聲密度下對噪聲點(diǎn)的誤檢和漏檢綜合表現(xiàn)優(yōu)于對比算法,且能在兩者之間保持一個(gè)較好的平衡;降噪后的峰值信噪比( PSNR)好于對比算法中的大多數(shù)情況,且邊緣細(xì)節(jié)在視覺上更加清晰連續(xù)。結(jié)果表明WSLOM-EPR算法提高了噪聲檢測精度,有效地保持了恢復(fù)圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息。
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