基于HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法

摘要：

通过充分考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种改进的图像自适应K近邻均值滤波算法.该方法首先利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值来确定噪声点,然后根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小与参与滤波的像素数K值,采用自适应K近邻均值滤波对检测出的噪声点进行处理.该算法能有效去除噪声,并较好地保留图像边缘细节,仿真实验结果表明,提出算法比传统中值滤波、均值滤波和K近邻均值滤波算法有更好的去噪能力.

关键词：K近邻均值滤波、人类视觉系统、噪声检测、椒盐噪声

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅资助项目08C018;湖南第一师范学院项目XYS06N10

在线出版日期：2009-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：179-181