基于图像邻域特性的高斯噪声去噪

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2、ystembased image denoising method J . Computer Engineering and Applications， 2008 ， 44 （ 3 ） ： 85 87. 徐皓. 一种基于模糊神经系统的图像去噪方法 J . 计算机工程与应用， 2008 ， 44 （ 3 ） ：85 87. 6 Li Yonggang， Shi Meihong， Wei Yuanwang. Image gauss noise filtering based on PCNNJ . Computer Engineering and Applications， 2007 ， 43 （

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4、觉方面来说高斯噪声对图像的边缘和 纹理影响较小对平滑区影响较大 。提出了基于像素 邻域的去噪算法：首先根据图像中同一目标相邻像 素可以表示为连续光滑的二维函数 。将像素邻域区 域分为 4 个相邻的小区域， 对 4 个相邻小区域独立 分析其回归参数。运用回归参数判断该像素点是否 位于平滑区域；其次根据图像边缘和纹理特性的局 部连续性提取图像边缘和纹理进而定位图像噪声 点；最后对平滑区和边缘纹理的噪声点分别进行处 理。实验结果验证， 本文方法对图像平滑区内像素 的去噪处理效果较好， 去噪后残余噪声减少。 虽然本文方法对图像平滑区内的高斯噪声能大 大减少噪声点数。但是对边缘和纹理区域内的像素 点仅仅

5、采用局部平滑， 本算法对含有较少的边缘和 纹理信息的图像去除噪声效果较好， 反之去噪效果 与均值滤波效果相当。 参考文献： 1 Luo H， Zhu L， Ding H. Coupled anisotropic diffusion for im. Signal Processing， 2006 ，86 age selective smoothing J （ 7 ） ：1728 1736. 2 Kun He， Jiliu Zhou， Chang Liu， Ran Liu. LowSNR image J . Journal noise removal on local edgepreserving

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7、166. niversity， 张元林， 郑南宁， 袁泽 J . 西安 剑 . 一种改进的图像自适应非线性滤波方法 2004 ， 38 （ 2 ） ：162 166. 交通大学学报， 4 Dai Fang， Xue Jianru， Zheng Nanning. Embedding intrinsic J . 应用科技， 2008 ， 35 （ 1 ） ：36 39. 噪声滤波方法 8 Shi Mei Hong， Mao Jiang hui， Liang Ying， et al. Method for filtering image contaminated with strong Gaussian noises J . Computer Applications， 2007 ， 27 （ 7 ） ： 1637 1640. 石美红， 毛江辉， 梁 颖， 等 . 一种强高斯噪声的图像 J . 计算机应用， 2007 ， 27 （ 7 ） ：1637 1640. 滤波方法 9 Irène Gijbels，Alexandre Lambert，Peihua Qiu. Edgepreserving image denoising and estimation of discontinuous surC / / IEEE Transcations on Patter