通过引入新型增强滤波器去除图像椒盐噪声
计算机视觉与模式识别
2019-01-23 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
在图像形成过程中，光照（光谱、光源和强度）以及相机特性（传感器响应、镜头）等因素会影响图像的外观。因此，降低图像质量的主要因素是噪声。它掩盖了图像的重要细节与信息。为了提升图像质量，去除噪声变得势在必行，且不应以损失任何图像信息为代价。去噪是图像处理的预处理阶段之一。本文引入了一种在图像被固定值脉冲噪声（椒盐噪声）污染时增强灰度图像的新方法。与标准中值滤波器（SMF）、基于决策的中值滤波器（DBMF）和改进的基于决策的中值滤波器（MDBMF）等其他著名滤波器相比，所提出的方法在低和中等密度的固定值脉冲噪声下确保了更好的输出。该方法的主要目标是提高峰值信噪比（PSNR）、改善视觉感知并减少图像模糊。该算法用截断均值替换噪声像素。当特定窗口中存在先前的像素值、0 和 255，且所有像素值均为 0 和 255 时，剩余的噪声像素由均值替换。通过该方法测试了 mandrill 和 Lena 的灰度图像。实验结果显示出更好的峰值信噪比（PSNR）和均方误差值，并具有更好的视觉与人类感知。
引用
@article{arxiv.1901.06528,
title = {Image De-Noising For Salt and Pepper Noise by Introducing New Enhanced Filter},
author = {Vivek Kumar and Atul Samadhiya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.06528},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 3 Figures, 2 Tables, International Conference on Innovations in Engineering and Technology (ICIET'2013) Dec. 25-26, 2013 Bangkok (Thailand)