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基于图像信噪比选择优化高斯滤波尺度

王文远

王文远. 基于图像信噪比选择优化高斯滤波尺度[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(10): 2483-2487. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01392
引用本文: 王文远. 基于图像信噪比选择优化高斯滤波尺度[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(10): 2483-2487. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01392
Wang Wen-yuan. Selecting the Optimal Gaussian Filtering Scale via the SNR of Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(10): 2483-2487. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01392
Citation: Wang Wen-yuan. Selecting the Optimal Gaussian Filtering Scale via the SNR of Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(10): 2483-2487. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01392

基于图像信噪比选择优化高斯滤波尺度

doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01392
基金项目: 

中国工程物理研究院科学发展基金重点项目(2007A01001)资助课题

Selecting the Optimal Gaussian Filtering Scale via the SNR of Image

  • 摘要: 该文提出了一种选择优化高斯滤波尺度的算法。首先对图像的信噪比进行估计,以此来评估图像受噪声退化的程度;然后在样本图像中加上不同程度的噪声,利用最优化准则得到相应的最优高斯滤波尺度;最后在统计意义上研究最优化高斯尺度和图像信噪比之间的关系,通过数据拟合,可得到基于图像信噪比来选择高斯滤波尺度的算法。在Canny边界探测和非线性扩散滤波上的应用实验,显示了新算法的有效性。
  • Catt F, Lions P L, and Coll T. Image selective smoothingand edge detection by nonlinear diffusion[J].SIAM Journal ofNumerical Analysis.1992, 29(1):182-193[2]Lysaker M, Lundervold A, and Tai X C. Noise removal usingfourth-order partial differential equations with applicationsto medical magnetic resonance images in space and time[J].IEEE Transactions on Image Processing.2007, 12(12):1579-1590[3]Vogel R V and Oman M E. Iterative methods for totalvariation denoising[J].SIAM Journal of Scientific Computing.1996, 17(1):227-238[4]倪超, 李齐, 夏良正. 基于小波前向后向扩散的红外图像降噪与边缘增强算法[J].电子与信息学报.2007, 29(9):2033-2037浏览[5]宋锦萍, 宋玲珍, 杨晓艺, 李登峰. 一种基于小波变化的图像削噪算法[J].电子与信息学报.2007, 29(1):43-46浏览[6]Canny J. A computational approach to edge detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis MachineIntelligence.1986, 8(6):679-698[7]黄剑铃, 郑雪梅. 一种改进的基于算子的图像边缘提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(25): 170-172.Huang Jian-ling and Zheng Xue-mei. Improved image edgedection algorithm based on Canny operator[J]. ComputerEngineering and Applications, 2008, 44(25): 170-172.[8]Mohsen E M and Mansour J. Linear motion blur parameterestimation in noisy images using fuzzy sets and powerspectrum[J]. EURASIP Journal on Advances in SignalProcessing, 2007, 2007(1): 1-8.[9]Rank K, Lendl M and Unbehauen R. Estimation of imagenoise variance[J].IEE Proceedings-Visualization ImageSignal Process.1999, 146(2):80-84[10]Martin D R, Fowlkes C C, and Malik J. Learning to detectnatural image boundaries using local brightness, color, andtexture cues[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence.2004, 26(1):530-549
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-10-27
  • 修回日期:  2009-04-21
  • 刊出日期:  2009-10-19

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