为解决高密度椒盐噪声严重破坏图像细节的问题,提出了去除椒盐噪声的即插即用交替方向乘子法(removing salt-and-pepper noise with plug-and-play alternating direction method of multipliers algorithm,SP^(3)A)图像复原算法。首先...为解决高密度椒盐噪声严重破坏图像细节的问题,提出了去除椒盐噪声的即插即用交替方向乘子法(removing salt-and-pepper noise with plug-and-play alternating direction method of multipliers algorithm,SP^(3)A)图像复原算法。首先,通过噪声检测滤波器识别噪声位置,将图像去噪问题转化为图像修补问题;然后,建立基于变分能量的数学模型,利用即插即用交替方向乘子法(plug-and-play alternating direction method of multipliers,PnP-ADMM)作为求解框架,将正则子问题替换为已有的去噪器,从而推导出SP^(3)A算法;最后,在去噪器有界的条件下,证明了SP^(3)A算法的收敛性。数值实验表明,在高噪声水平下,SP^(3)A算法在峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)和结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)2项指标上相比L_o重叠组稀疏全变分(L0-overlapping group sparse total variation,L0-OGSTV)算法分别提升了0.74 dB和0.12。该研究证实SP^(3)A算法能有效复原图像细节纹理部分,为去除高密度椒盐噪声提供新方案。展开更多
提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一...提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一个距离最近的非噪声像素,然后以欧式距离倒数为权重,采用k个非噪声像素的加权灰度均值作为噪声像素的输出灰度值。测试了不同的方向数k对滤波性能的影响,确定了k的最佳取值为4。采用该方法对椒盐噪声密度为10%到90%的图像进行滤波,输出图像的峰值信噪比比现有同类方法提高了1.8~4.7 d B。该方法有效提高了高密度椒盐噪声图像的滤波质量,处理速度满足实时要求。展开更多
文摘为解决高密度椒盐噪声严重破坏图像细节的问题,提出了去除椒盐噪声的即插即用交替方向乘子法(removing salt-and-pepper noise with plug-and-play alternating direction method of multipliers algorithm,SP^(3)A)图像复原算法。首先,通过噪声检测滤波器识别噪声位置,将图像去噪问题转化为图像修补问题;然后,建立基于变分能量的数学模型,利用即插即用交替方向乘子法(plug-and-play alternating direction method of multipliers,PnP-ADMM)作为求解框架,将正则子问题替换为已有的去噪器,从而推导出SP^(3)A算法;最后,在去噪器有界的条件下,证明了SP^(3)A算法的收敛性。数值实验表明,在高噪声水平下,SP^(3)A算法在峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)和结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)2项指标上相比L_o重叠组稀疏全变分(L0-overlapping group sparse total variation,L0-OGSTV)算法分别提升了0.74 dB和0.12。该研究证实SP^(3)A算法能有效复原图像细节纹理部分,为去除高密度椒盐噪声提供新方案。
文摘提出一种适用于去除高密度椒盐噪声的图像滤波算法,以进一步提高输出图像的峰值信噪比。利用直方图形状判定椒盐噪声的两种灰度值,用于噪声像素的检测与定位。对于非噪声像素,直接输出灰度值;对于噪声像素,沿其邻域的k个方向分别搜索一个距离最近的非噪声像素,然后以欧式距离倒数为权重,采用k个非噪声像素的加权灰度均值作为噪声像素的输出灰度值。测试了不同的方向数k对滤波性能的影响,确定了k的最佳取值为4。采用该方法对椒盐噪声密度为10%到90%的图像进行滤波,输出图像的峰值信噪比比现有同类方法提高了1.8~4.7 d B。该方法有效提高了高密度椒盐噪声图像的滤波质量,处理速度满足实时要求。
