像素相似性适应性黎兹均值滤波对椒盐般的噪声去除

引用:

Enginoğlu, S。Erkan,美国& Memişs像素相似性适应性黎兹均值滤波对椒盐般的噪声去除。Multimed工具:78年,35401 - 35418 (2019)。https://doi.org/10.1007/s11042 - 019 - 08110 - 1

文摘:在这项研究中,我们提出一种新的方法,即自适应黎兹均值滤波(ARmF),通过实施像素相似性满头花白噪声(SPN)移除。之后,我们比较ARmF的结果,一种新的自适应加权均值滤波(AWMF),不同应用中值滤波(DAMF),噪声自适应模糊开关中值滤波(NAFSMF),基于像素密度滤光片(BPDF),修改决定不对称的修剪中值滤波器(MDBUTMF)和决定算法(DBA)通过使用峰值信噪比(PSNR),结构相似度(SSIM),图像增强因子()和视觉信息保真度(VIF) 20传统测试图像(Lena,摄影师,芭芭拉,狒狒,辣椒,客厅,湖平面,山,海盗,船,房子,桥,伊莱恩,场景,花朵,鹦鹉,黑发女人,金发女人,和爱因斯坦),40 TESTIMAGES数据库中测试图像,并从加州大学伯克利分校200 RGB测试图像数据集在噪声密度从10%到90%不等。此外,我们比较这些算法的运行时间。这些结果表明,ARmF优于上面提到的方法。我们最后讨论需要进一步的研究。