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基于HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法
人类视觉系统 噪声检测 椒盐噪声
2009/7/21
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。
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