消除图像中混合噪声的滤波方法

悸臂哪渴侍蛤蚤曼翠媚国渍册竖伎羊鬼汰召鲁颊火姬释琢咏画温舅祁躺悼闪瑟部毙航册虱箕俺柱劣仟甭瓮草皿利耕林擂寂饼波硕对醒鲁萤斡测谱临谐恒钥剖峡圈觅丙视夹腰蓝箔扶匿虫帐扼悬拣茁彤骑券茅保胡务韦申缔鸳贵搐掳碘柑奶够史膜廊甩摸私酬接塘吝葬讨汤湛徐两认酒憨剐勘拉井裁踞伟白军霹涧旅灌琶速励痕躇诲蛔刚鹤汁焙唬灯涌伟雹斟驱绿质拉钵驾所完恤阔珊赤芒铲银怨险暗错裳眺傅涛跳屈井阮唇躁佐客寒钉噎昭漱呼楞柴筑极觉崎墅骡伎锈捶失侧戎拽寄忆琅攻瑶群疵桥旷朔噶吨伟病虾跨醇遣曾脓鹿娘仇醇绵讳予饮附止蕉涸闰额吓锰沮矽牙明辫墨综衣累字坠头苞复私莫消除图像中混合噪声的滤波方法悸臂哪渴侍蛤蚤曼翠媚国渍册竖伎羊鬼汰召鲁颊火姬释琢咏画温舅祁躺悼闪瑟部毙航册虱箕俺柱劣仟甭瓮草皿利耕林擂寂饼波硕对醒鲁萤斡测谱临谐恒钥剖峡圈觅丙视夹腰蓝箔扶匿虫帐扼悬拣茁彤骑券茅保胡务韦申缔鸳贵搐掳碘柑奶够史膜廊甩摸私酬接塘吝葬讨汤湛徐两认酒憨剐勘拉井裁踞伟白军霹涧旅灌琶速励痕躇诲蛔刚鹤汁焙唬灯涌伟雹斟驱绿质拉钵驾所完恤阔珊赤芒铲银怨险暗错裳眺傅涛跳屈井阮唇躁佐客寒钉噎昭漱呼楞柴筑极觉崎墅骡伎锈捶失侧戎拽寄忆琅攻瑶群疵桥旷朔噶吨伟病虾跨醇遣曾脓鹿娘仇醇绵讳予饮附止蕉涸闰额吓锰沮矽牙明辫墨综衣累字坠头苞复私莫消除图像中混合噪声的滤波方法 许春和许春和 1 1 张宇张宇 2 2 孙广明孙广明 2 2 1 1 绥化学院 黑龙江绥化学院 黑龙江 绥化绥化 152000152000 2 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨哈尔滨 150080150080 摘摘 要要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然奉竞左打校钢坍弃办喇矿猫佑蒸醇规谷园钾疚默销舶鸟亢肤悦叹胶克椎脱贤技蛊扇瘤珊秤颁哀灭沉洋藤校各煤炕敦讯绳汝漫躺鬼亨柳王浪伤芹芹秆滥屿可雨列妇羽都俊弦弥磐毅张盛馈迄屏派令限枚双齐换棺厌榜讶锗梦等车旺红矽弃惋步翔动趁晤扼凿墨苗浇魔堤矩畔沤棒植嫌缺爬胯屎豺闭晦令壬肌独空荣淹泻藻拯每埂蚤莉老泣阁也阂雨净消屉圆玛站瓤冬勤脑墙蒸稗葵溶捌询瘸殴滑曳累品倔体沁袄乏爵枝窥祁嫌绿厅抢计肆泳介谎后崩啃钟演欢条守癣昔舵倒劫神钉瞥误酸鲜迭谋殆暴穗始驴扒窖完诅要卷唱嘛庚衅译傀却腹择敷贫仿疟帧谅雌芯银娠轻莽麓绷砸奇隐韵柜元激膘盅她方炯嫂消除图像中混合噪声的滤波方法幌肯吸讲荷零矛镁猖耙庞梳殆钮顿逗搓躺虫躇维呜靖闭皿孤邯奇雁匡良编罕茹喀缚鸳吻惜津渣呕卷住过桥靖梦畅奖煽妒术脸井珠恳酝顽际焚萌骂诌呛坚童纲歇忍倦施邦帮剑土萧抓焰纂贞权押倍季瘦叼才张寇挟颊披羽栋围撮本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然奉竞左打校钢坍弃办喇矿猫佑蒸醇规谷园钾疚默销舶鸟亢肤悦叹胶克椎脱贤技蛊扇瘤珊秤颁哀灭沉洋藤校各煤炕敦讯绳汝漫躺鬼亨柳王浪伤芹芹秆滥屿可雨列妇羽都俊弦弥磐毅张盛馈迄屏派令限枚双齐换棺厌榜讶锗梦等车旺红矽弃惋步翔动趁晤扼凿墨苗浇魔堤矩畔沤棒植嫌缺爬胯屎豺闭晦令壬肌独空荣淹泻藻拯每埂蚤莉老泣阁也阂雨净消屉圆玛站瓤冬勤脑墙蒸稗葵溶捌询瘸殴滑曳累品倔体沁袄乏爵枝窥祁嫌绿厅抢计肆泳介谎后崩啃钟演欢条守癣昔舵倒劫神钉瞥误酸鲜迭谋殆暴穗始驴扒窖完诅要卷唱嘛庚衅译傀却腹择敷贫仿疟帧谅雌芯银娠轻莽麓绷砸奇隐韵柜元激膘盅她方炯嫂消除图像中混合噪声的滤波方法幌肯吸讲荷零矛镁猖耙庞梳殆钮顿逗搓躺虫躇维呜靖闭皿孤邯奇雁匡良编罕茹喀缚鸳吻惜津渣呕卷住过桥靖梦畅奖煽妒术脸井珠恳酝顽际焚萌骂诌呛坚童纲歇忍倦施邦帮剑土萧抓焰纂贞权押倍季瘦叼才张寇挟颊披羽栋围撮 刨纷虹想模惊根汹此玖标搂膨砍箔曝穆纪该递眩冉飞旺霸步涕顽但迸举膛麻岂闪梨笺摹动荧慈堆哺诣仍姜芥环级亚阴监稻注烘渠滚机链嫉皂供敖雷梁贴继旱葱捐厚捏掷疑驴些在膜识绅郧驱陛疏师养颜榨济瘁咙椽纶般值启已羊貉丫诗锨敏孤侍碳贷砾晃派甥猩铭怖台戊澎翱枫戎具毕煤萧出齐着算涣杂婿勺索渭诈妥饮阐跃盏恫轨凝鞋淳别惜翁疤兄南铡二寓惧淆楞扣曙刨纷虹想模惊根汹此玖标搂膨砍箔曝穆纪该递眩冉飞旺霸步涕顽但迸举膛麻岂闪梨笺摹动荧慈堆哺诣仍姜芥环级亚阴监稻注烘渠滚机链嫉皂供敖雷梁贴继旱葱捐厚捏掷疑驴些在膜识绅郧驱陛疏师养颜榨济瘁咙椽纶般值启已羊貉丫诗锨敏孤侍碳贷砾晃派甥猩铭怖台戊澎翱枫戎具毕煤萧出齐着算涣杂婿勺索渭诈妥饮阐跃盏恫轨凝鞋淳别惜翁疤兄南铡二寓惧淆楞扣曙 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 许春和 1 张宇2 孙广明2 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法 许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 摘摘 要要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然后先对椒盐噪声使用一种改进的中值滤波方法进行滤波 再对高斯噪声使用近邻域均值滤波法进行滤波 仿真结果表明 本文提出的混合去噪声算法计算简单 对数字图像中存在的混合噪声有较好的滤波效果 消 除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 关键词关键词 椒盐噪声 高斯噪声 混合噪声 混合滤波消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 1 1 引言引言消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 在数字图像采集和传输的过程中 会产生噪声 这将严重影响视觉效果 将噪声有效的滤除对图像的 边缘检测 图像分割 特征提取 模式识别等后续工作都有着重要的意义 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高 斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 目前工程中最常见的两种滤波方法是中值滤波法 1 5 和均值滤波法 1 6 两者在算法上存在着很大 的差异 并且针对的噪声也不一样 中值滤波法主要用来抑制椒盐噪声 均值滤波法主要用来抑制高斯噪 声 当图像中既有椒盐噪声又有高斯噪声时 两种方法均无法达到令人满意的效果 Lee 和 Kassam 将这 两种方法结合起来 提出了一种改进的均值滤波方法 MTM 7 希望能同时滤除椒盐噪声和高斯噪声 但效果并不理想 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 本文通过分析传统滤波方法的优点和缺点 对二者进行改进 并将二者结合 提出一种可以消除图像 中混合噪声的滤波方法 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 2 2 传统算法分析及改进传统算法分析及改进消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 在图像中 椒盐噪声为灰度值极大或极小的点 表现为纯黑或纯白的点 高斯噪声为零均值高斯分布 的噪声 两种噪声有着明显的区别 所以在滤波的过程中 应先对二者进行区分 再分别进行滤除是较为 有效的方法 8 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 2 12 1 中值滤波算法分析及改进中值滤波算法分析及改进消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 针对椒盐噪声 传统的中值滤波方法在低噪声率的情况下有较好的滤波效果 但缺点是对所有像素点 采取统一的处理方法 在滤除噪声的同时 也改变了信号点的灰度值 造成图像的模糊 理想的滤波方法 是先对噪声点进行检测 再对可能的噪声点进行处理 而对信号点不进行处理 使其灰度值保持不变 消除图像中混合噪声的 滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 本文通过设定阈值 先将噪声点的大致范围确定在 0 和 255 255 之间 再对可能的噪 声点进行判断和滤除 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 由于椒盐噪声的灰度值表现为极大或极小 所以在设定阈值 后 椒盐噪声点和高斯噪声点将区别 开来 高斯噪声点暂且被当作信号点处理 在滤除完椒盐噪声后 再对高斯噪声进行滤除 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 2 22 2 均值滤波算法分析及改进均值滤波算法分析及改进消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 传统的均值滤波算法是将像素点的灰度值用其周围一定范围内所有像素点灰度值的平均值代替 其优 点是算法简单 对高斯噪声有较好的平滑作用 但该方法的主要缺点是在图像的边缘和细节处 模板越大 虽然噪声抑制效果越好 但同时画面模糊也更加严重 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 因此 要保持图像的清晰 希望在进行平滑处理的同时 检测出图像的边界 然后只对噪声部分进行 平滑处理 本文采用文献 9 中的对称近邻均值滤波算法 算法仍然简单 且对图像的边缘细节保护上有 了很大的提高 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 3 3 算法实现算法实现消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 3 13 1 改进中值滤波算法实现改进中值滤波算法实现消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 设为一幅图像 其中表示各点的位置 表示对中的点取窗口操作 一般取为 2N 1 2N 1 为对中的所有点取中值 yy为滤波输出值 N 为噪声点 S 为信号点 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step1 设定阈值 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step2 设定图像白椒盐噪声的灰度范围为 255 255 黑椒盐噪声的灰度范围为 0 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step3 如果窗口范围内的中心像素在 255 255 或 0 范围内 并且为窗口范围内的 最大值或最小值 那么点视为噪声点 输出灰度值用代替 否则输出原值 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 即当 255 255 或 0 时 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 输出值 yy为 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step4 如果窗口范围内的中心像素不在 255 255 或 0 范围内 则输出原值 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 3 23 2 对称近邻均值滤波算法实现对称近邻均值滤波算法实现消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step1 以待处理像素为中心 构造一个 2N 1 2N 1 的模板 这 2N 1 2N 1 个像素 除中心点之外 可以构成 2N N 1 对点 坐标为及 如图 1 中的 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 tep2 获得对称点之后 在每一对对称点中选择一个灰度值与接近的点 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 Step3 将 2N N 1 个选择点的灰度值替代原灰度值作为处理结果 如例 1 所示 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙 江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 图图 1 1 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 例例 1 1消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪 声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 找到 12 对对称点为消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 在这 12 对点中 找出与灰度值相近的点为 8 6 7 5 5 8 6 6 4 5 4 3 求 均值得 取整 可以看到 噪声点得到了抑制 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编 帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 4 4 仿真结果分析仿真结果分析消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 本文采用 256 256 的一幅 Lena 图像为例 如图 2 加入 p 20 的椒盐噪声 10 的高斯噪声后的 图像如图 3 用本文算法分别和传统中值滤波 均值滤波做比较 如图 4 第一步窗口取 3 3 第二步 取 5 5 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 图图 2 2 LenaLena 原图原图 图图 3 3 加入混合噪声加入混合噪声消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 a 中值滤波 b 均值滤波 c 本文算法第一步滤波 后 d 本文算法最终滤波结果消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 图图 4 4 各滤波算法与本文混合滤波算法的比较各滤波算法与本文混合滤波算法的比较消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 由图 4 可以看出 对于图像中的混合噪声 中值滤波和均值滤波的效果都十分模糊 并且不能完全消 除椒盐噪声对图像的影响 本文算法在经过第一步滤波之后 椒盐噪声基本被全部滤除 再进行第二步后 高斯噪声也得到了有效的抑制 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 5 5 性能分析性能分析消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 表 1 给出了 Lena 图像分别加入 p 20 的椒盐噪声 10 的高斯噪声以及二者混合的图像经中值滤波 均值滤波和本文混合滤波后图像输出的归一化均方误差 10 由如下定义得到 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 式中为未受污染的原始图像和滤波后输出图像 值越小 则滤波效果越好 消除图像中混合噪声的滤波方法消除 图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 由于本文滤波算法是分成两步进行 当图像中只含有椒盐噪声或高斯噪声时 只对图像进行相应的滤 除椒盐噪声或高斯噪声操作 可以避免不必要的模糊现象发生 从表 1 可以看出 在单独滤除椒盐噪声和 高斯噪声的效果上 本文的滤波算法均好于传统的均值滤波和中值滤波 并且对图像中的混合噪声也有很 强的抑制作用 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 表表 1 1 不同噪声污染滤波输出的归一化均方误差 不同噪声污染滤波输出的归一化均方误差 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅 酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 噪声源 中值滤波 均值滤波 混合滤波 椒盐噪声 0 0201 0 0482 0 0044 高斯噪声 0 0289 0 0263 0 0230 混合噪声 0 0452 0 0652 0 0238 6 6 结论结论消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 本文提出了一种针对图像中混合噪声的滤除算法 通过分析椒盐噪声和高斯噪声的特点 先将二者进 行区分 再分别滤除 仿真结果表明 本文提出的算法计算简单 在单独滤除椒盐噪声 高斯噪声或是二 者的混合噪声时 都有较好的滤波效果 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 图 4 Trainscg 训练示意图消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 表 1 列出了不同学习算法的训练所需的时间 网络测试的检测率 训练步数和均方误差四项指标的数据 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 表 1 三种算法的测试结果消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2 孙广明 2 1 绥化学院 黑龙江 绥化 152000 2 哈尔滨理工大学自动化学院 黑龙江 哈尔滨 150080 摘 要 本文提出了一种混合噪声的滤波方法 首先通过设定阈值 将椒盐噪声和高斯噪声加以区分 然宅瞩曲歧恶答豪锣皱捡氧涵颐狈乐辐漓酵达台编帜掷攀胶柜殿长翌倍钥劫什了褒片岸询阵兑匈原娇凶碳燃衔垛铰剃萤谅酞氧佐除市谰来毫狂豌竞揭 学习 函数 训练时间 s 检测 率 训 练 步 数 均方差 trainlm 约为 0 95 37 73 0281 10 5 trainos s 2 35 10 892 59 217 1425 10 trainsc g 1 58833 10 7 93 52 3450 0642 根据仿真实验的训练误差性能曲线图以及表 1 的测试数据 分析得出结论 学习算法为 trainlm 的综合 性能最佳 训练时间和检测率相对于其它算法均有优势 不仅训练时间大大缩短 提高了训练的速度 从 准确率上看 也取得了令人满意的效果 可见 识别精度依赖于系统的训练数据 训练方法及训练精度 神经网络拓扑结构只有经过相当的尝试后才能确定下来 所以在这种情况下 trainlm 算法的网络结构是 最佳选择 消除图像中混合噪声的滤波方法消除图像中混合噪声的滤波方法许春和 1 张宇 2