基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪
针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.
边缘检测、双边滤波、彩色图像、边缘滤波、去噪、细胞神经网络(CNN)
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资60574090;国家863高技术研究发展计划2007AA01Z160;博士后科学基金200604000400
2011-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1776-1783
