-
图 1 噪声图像中不同位置处2个图块中心像素点ROLD统计值比较
Figure 1.
-
图 2 引入EF特征对噪声检测效果的影响比较
Figure 2.
-
图块 阶数m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 a1 1.63 3.29 4.99 6.68 8.37 10.09 11.80 13.52 15.24 16.98 18.72 20.46 b1 1.00 2.20 3.66 5.12 6.84 8.62 10.50 12.44 14.40 16.40 18.42 20.45 表 1 图1中a1和b1图块上所提取的前m阶ROLD值比较
-
方法 含噪20% 含噪40% 含噪60% 漏检数 误检数 错检总数 MEMH 漏检数 误检数 错检总数 MEMH 漏检数 误检数 错检总数 MEMH ASWM 3462 10687 14149 14.23 7478 10005 17483 16.40 14720 9804 24524 23.17 PSMF 10695 3585 14279 15.14 23038 3603 26641 30.27 39096 5634 44730 45.81 ROLD-EPR 6567 5106 11673 18.77 9462 8956 18419 15.95 10417 11616 22034 14.04 ROR-NLM 5068 9354 14421 14.91 11906 8873 20779 17.13 22553 12856 35408 23.60 MLP-EPR 8505 2081 10586 22.78 13244 5759 19003 18.09 15017 10113 25130 16.18 本文方法 4084 5909 9992 11.77 7975 8586 16561 12.17 10076 12594 22670 11.53 表 2 各噪声检测算法在常用图像集合上的各项性能指标的平均值比较
-
方法 含噪20% 含噪40% 含噪50% 含噪60% Lena House Bridge Lena House Bridge Lena House Bridge Lena House Bridge ASWM 39.06 33.31 25.76 34.27 31.21 24.33 30.66 28.81 23.25 26.04 26.13 21.61 PSMF 30.24 27.82 23.25 29.26 26.03 22.77 26.03 24.09 21.91 22.04 21.98 20.00 ROLD-EPR 34.77 33.31 26.75 31.77 31.21 24.25 30.54 28.81 23.12 28.78 26.13 22.20 ROR-NLM 36.94 28.92 25.28 31.58 28.91 23.59 27.61 27.39 22.35 22.92 24.68 20.39 MLP--EPR 36.45 39.36 27.71 33.83 37.49 24.40 31.86 36.48 23.33 29.42 33.96 22.25 本文方法 40.35 42.95 26.97 35.89 40.31 24.91 33.04 38.27 23.36 29.66 36.12 22.18 表 3 各检测算法统一用相同修复算法降噪后在PSNR指标上的比较(dB)
-
方法 ASWM PSMF ROLD-EPR ROR-NLM MLP-EPR 本文方法 时间 102.72 0.86 10.40 77.19 0.79 0.70 表 4 各噪声检测算法平均执行时间的比较(s)
图共
2 个 表共
4 个
