混合噪聲圖像的去噪算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，圖像噪聲的濾除一直是最重要、最基本的研究課題之一。由高斯噪聲和脈沖噪聲疊加而成的混合噪聲是數(shù)字圖像中存在的一種典型噪聲。而傳統(tǒng)方法對(duì)于這種類(lèi)型噪聲的處理效果往往是不盡如人意的，主要表現(xiàn)在濾除圖像噪聲的同時(shí)會(huì)對(duì)圖像細(xì)節(jié)產(chǎn)生丟失。
　　 本文主要研究脈沖噪聲和高斯噪聲混合情形下的圖像去噪問(wèn)題。α-平衡均值的濾波器能較好的兼顧均值濾波器和中值濾波器的特點(diǎn)，對(duì)被混合噪聲污染的圖像有著較好處理效果。本文選用基于α-平衡

2、均值的濾波方法來(lái)進(jìn)行圖像去噪，并針對(duì)現(xiàn)有此類(lèi)型相關(guān)濾波方法復(fù)雜度高的問(wèn)題，提出了一種基于像素統(tǒng)計(jì)分布的自適應(yīng)α-平衡均值算法，可以在保持原有的濾波性能的基礎(chǔ)上降低運(yùn)算復(fù)雜度。另外，本文還研究了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)，將它用于對(duì)圖像中噪聲的定位。針對(duì)原有閾值函數(shù)的不足，將原來(lái)的指數(shù)衰減函數(shù)改進(jìn)為更為簡(jiǎn)單的線性衰減函數(shù)，并在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)閾值初始值的選取。綜合上述兩個(gè)部分，本文提出了一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)α-平衡均值濾波的組合