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非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声

杨文波 马天玮 刘剑

杨文波, 马天玮, 刘剑. 非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声[J]. 中国光学(中英文), 2013, 6(6): 876-884. doi: 10.3788/CO.20130606.876
引用本文: 杨文波, 马天玮, 刘剑. 非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声[J]. 中国光学(中英文), 2013, 6(6): 876-884. doi: 10.3788/CO.20130606.876
YANG Wen-bo, MA Tian-wei, LIU Jian. Elimination of impulse noise by non-local variation inpainting method[J]. Chinese Optics, 2013, 6(6): 876-884. doi: 10.3788/CO.20130606.876
Citation: YANG Wen-bo, MA Tian-wei, LIU Jian. Elimination of impulse noise by non-local variation inpainting method[J]. Chinese Optics, 2013, 6(6): 876-884. doi: 10.3788/CO.20130606.876

非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声

doi: 10.3788/CO.20130606.876
基金项目: 

中国科学院航空光学成像与测量重点实验室开放基金资助项目(No.2012MS01)

详细信息
    作者简介:

    杨文波(1980-),男,吉林省吉林市人,博士研究生,2010年于长春理工大学获得硕士学位,主要从事超分辨率重构、图像复原方面的研究。E-mail:ywbcust@sina.com

    通讯作者:

    杨文波

  • 中图分类号: TP391.4

Elimination of impulse noise by non-local variation inpainting method

  • 摘要: 分析了中值滤波及其改进型算法在处理高密度椒盐噪声时效果不理想的原因,采用变分修复方法来去除高密度椒盐噪声,基于现有的全变差修复模型提出了非局部全变差修复模型。 该模型利用椒盐噪声特点(均匀分布、灰度值为0或255),将噪声点看成是图像中遗失或是破损的点,首先在图像中寻找与噪声点邻域相似的区域,将相似区域的中心像素作为噪声点新的邻域然后对其插值,把图像降噪问题转化为图像修复问题,从而达到去除高密度噪声的目的。实验结果表明:该模型对噪声密度为90%的彩色和灰度图像去噪后,其峰值信噪比为22.85和28.77,在客观评价标准方面优于中值滤波及其改进型算法。该模型能有效去除高密度下的椒盐噪声并较好地恢复图像细节,为图像去除高密度噪声提供了一种新的途径。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-12
  • 修回日期:  2013-10-15
  • 刊出日期:  2013-12-10

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