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用于图像恢复的基于正则化可能性线性模型的自适应滤波器
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江南大学信息工程学院,无锡214122
  • 相关基金:国家863计划项目(No.2006AA102313,2007AA1Z1158)、国家自然科学基金项目(No.60225015)、教育部新世纪优秀人才基金项目(No.NCET-04-0496)和教育部科学研究重点项目(No.105087)资助
中文摘要:

中值滤波器在有效抑制脉冲噪声的同时,会模糊图像细节.为克服这一缺陷,文中对中值滤波器进行改进,提出一种基于正则化可能性线性模型的自适应滤波器.该滤波器的输出是原始输入信号和经典中值滤波器的加权和,而权值则根据输入的信号序列由建好的正则化可能性线性模型来决定.实验表明,该滤波器在有效滤除脉冲噪声的同时能较好地保留图像的细节信息,且针对不同比例的脉冲噪声,表现出较好的鲁棒性.

英文摘要:

Median filter is widely used to remove impulsive noise but improve the median filter, an adaptive filter controlled by it distorts the fine structure of signals. To regularized possibilistic linear models is proposed. The proposed filter achieves good results through a summation of the input signal and the output of median filter. The weights are set based on regularized possibilistic linear models according to the states of the input signal sequence. The experimental results of image denoising show this filter effectively suppresses impulsive noises and simultaneously preserves image details. Moreover, the proposed filter has excellent robustness to various percentages of impulse noise in the testing examples.

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期刊论文 83 会议论文 38 著作 5
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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169