文献类型：期刊文章

作　　者：帅慕蓉[1] 廖秀英[1,2] 程辉[3] 谢贻文[1] 杨鹏飞[1]

SHUAI Murong;LIAO Xiuying;CHENG Hui;XIE Yiwen;YANG Pengfei(School of Resource Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China;Guangxi Key Laboratory of Hidden Metallic Ore Deposits Exploration, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China;Engineering Research Center of Advanced Mining Equipment, Ministry of Education, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

机构地区：[1]湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201 [2]桂林理工大学广西隐伏金属矿产勘查重点实验室,广西桂林541004 [3]湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心,湖南湘潭411201

出　　处：《测绘通报》

基　　金：湖南省自然科学基金湘潭市联合基金(2016JJ5023);广西隐伏金属矿产勘查重点实验室(1305119K02)

年　　份：2019

期　　号：3

起止页码：53-56

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%～90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。

关 键 词：中值滤波 均值滤波器  噪声检测 图像扩充  椒盐噪声

分 类 号：P237]