基于分层筛选方法的前景图像去噪
Journal of Data Acquisition & Processing（2014）
Abstract
前景图像的后期美化和去噪处理一直是模式识别和计算机视觉等领域的一个重要研究环节.鉴于形态学后期处理方法容易造成前景目标几何和尺寸的变形现象,本文根据真实前景目标和噪声在前景图像空间分布和像素值的统计特性提出了一种分层筛选独立分离块的前景图像后期去噪方法.该方法包括划分单元块,构造独立分离块,计算独立分离块面积和去除噪声块四个步骤.实验结果表明,本文提出的方法能够有效地去除噪声,且与形态学图像后期处理方法相比有更好的去噪效果和更低的时间复杂度.
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