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基于分类和模糊滤波的X光图像椒盐噪声滤除算法

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为了解决当前椒盐噪声滤除算法对X光图像滤除效果不佳且运算效率不高的问题,提出了一种融合多级分类和自适应模糊滤波的椒盐噪声滤除方法,主要包括像素点多级分类和自适应模糊滤波两个部分。在像素点多级分类阶段,先结合先验知识设计快速的一级粗分类,将像素点分为椒盐噪声、信号和可疑噪声三类。对于可疑噪声,再提取区域内的直方图分布特征,设计BP神经网络分类器进行精确分类,最终将图像中的所有像素点分为信号和椒盐噪声两类。在自适应模糊滤波阶段,针对三种模糊集合分别创建模糊隶属度函数,计算模糊隶属度值,通过模糊加权求和恢复像素点亮度。实验结果表明,所提方法的像素点分类正确率高,滤波后图像的峰值信噪比高,平均滤波耗时少。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 袁桂霞,周先春.(2018).基于分类和模糊滤波的X光图像椒盐噪声滤除算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00255] (Click&Copy)
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[V1] 2018-05-20 08:45:47 chinaXiv:201805.00255V1 Download
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