本文提出一種高效去除椒鹽噪聲機(jī)械零件圖像算法。由于引導(dǎo)濾波是目前較快的保邊濾波算法,且相較于中值、均值和高斯等濾波而言,其在低密度椒鹽噪聲下濾波效果最好。但由于機(jī)械零件圖像在采集和傳輸?shù)冗^(guò)程都會(huì)受到噪聲不同程度的影響,因此將引導(dǎo)濾波和一種高效消除高密度椒鹽噪聲的算法進(jìn)行結(jié)合,以在去除高密度椒鹽噪聲的同時(shí)能較好地保持圖像邊緣。 

【文章來(lái)源】：信息技術(shù)與信息化. 2020,(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

局部線性模型

使用引導(dǎo)濾波對(duì)軸承座圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)。由于引導(dǎo)濾波中不同的窗口半徑r和截?cái)嘀礶ps將引起不同的邊緣增強(qiáng)效果,經(jīng)過(guò)大量取值和效果對(duì)比,部分效果如圖2所示。由于(a)出現(xiàn)光暈,(c)部分失真,因此本算法中的引導(dǎo)濾波部分采用r=8,eps=0.1^2。

對(duì)軸承座圖像分別添加方差為0.5～0.7的椒鹽噪聲,并對(duì)上述噪聲圖像分別使用上述兩種算法進(jìn)行濾波,濾波效果分別如圖3～5所示。圖4 0.6椒鹽噪聲濾波效果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種高效快速的高密度椒鹽噪聲消除算法[J]. 呂宗偉,唐治德,周林,張謙,林立森.  電子學(xué)報(bào). 2011(08)



本文編號(hào)：3019649