基于分层筛选方法的前景图像去噪
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国家自然科学基金(61070062,N.11071041)资助项目;福建省教育厅基金(JA12075,JA10064,JB11036)资助项目;福建省省科技厅高校产学合作科技重大(2012H6006)资助项目;福建省高等学校科技创新团队(IRTSTFJ,N.J1917)资助项目;网络与信息安全关键理论和技术(校创新团队,JRTL1207)资助项目。


Foreground Image Denoising Based on Layered Filter
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    摘要:

    前景图像的后期美化和去噪处理一直是模式识别和计算机视觉等领域的一个重要研究环节。鉴于形态学后期处理方法容易造成前景目标几何和尺寸的变形现象,本文根据真实前景目标和噪声在前景图像空间分布和像素值的统计特性提出了一种分层筛选独立分离块的前景图像后期去噪方法。该方法包括划分单元块,构造独立分离块,计算独立分离块面积和去除噪声块四个步骤。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地去除噪声,且与形态学图像后期处理方法相比有更好的去噪效果和更低的时间复杂度。

    Abstract:

    The denoising and beautification for foreground image is an important segment in the fields of pattern recognition and computer vision. Given the distortion of foreground in geometry and dimension caused by morphological post-processing method, a new denoising method is presented by using the layered filter about independent separation block whose pixels’ spatial distribution and value are different for the actual foreground and noise in statistics to filter noise. The experimental results show that the proposed method can effectively wipe off the noise on the foreground image, and perform better as compared to the morphological image processing, and has a lower time complexity.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高智 林新棋 吴鹏 李海涛.基于分层筛选方法的前景图像去噪[J].数据采集与处理,2014,29(1):76-82

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  • 在线发布日期: 2014-03-14