杨陈东 侯海娜

(1.西安航空学院理学院 西安 710077)(2.西安理工大学理学院 西安 710054)



基于改进TV修复模型的椒盐噪声去除算法*

杨陈东1侯海娜2

(1.西安航空学院理学院 西安 710077)(2.西安理工大学理学院 西安 710054)

椒盐噪声去除是图像处理领域中一项重要任务。将网函数插值与TV模型相结合提出Net-TV修复算法，通过噪声检测将椒盐噪声点看作缺失信息，利用Net-TV修复算法进行修复。针对三幅包含有不同水平椒盐噪声的图像进行数值实验，并将结果与多种算法进行对比。实验结果表明，Net-TV图像去噪算法有效滤除噪声的同时，能够良好保护图像边缘信息，且算法效率高，对不同密度下的含噪图像均可达到较好效果。

椒盐噪声; 图像修复; TV修复算法; 网函数插值

Class Number TP391

1 引言

数字图像在获取、传输等过程中，受外界环境、系统性能等影响容易引进噪声，造成图像退化。这些噪声严重影响对图像的后续处理，如何有效地去除噪声且能保护图像边缘细节是噪声处理的研究热点。目前去除椒盐噪声最常用的方法是中值滤波(Median Filtering, MF)[1]算法，MF算法是一种非线性去噪方法，容易实现、去噪能力强、计算效率高，但最大的缺陷在于没有区分噪声点和非噪声点，对图像上所有的像素点均用其邻域中值替代，容易导致图像细节损失。为了避免对非噪声点进行滤波，学者们提出将噪声检测与图像滤波相结合进行去噪。Wang等[2]提出递进开关中值滤波(Progressive Switching Median Filtering,PSMF)， PSMF算法通过迭代噪声检测与中值滤波，能够正确地检测和过滤位于大噪声斑点中间的噪声点，但该算法实用性不强。……