基于椒鹽噪聲的核回歸擬合開關(guān)去噪算法
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針對椒鹽噪聲的去噪和細節(jié)保護問題，提出一種基于核回歸擬合的開關(guān)去噪算法。首先，通過高效脈沖檢測器對圖像中的椒鹽噪聲像素點進行精確檢測；其次，將所檢測到的噪聲像素點當(dāng)作缺失數(shù)據(jù)，應(yīng)用核回歸方法對以噪聲像素點為中心的鄰域內(nèi)的非噪聲像素點進行擬合，得到符合圖像局部結(jié)構(gòu)特征的核回歸擬合曲面；最后，以噪聲像素點的空間坐標對核回歸擬合曲面進行重采樣，獲得噪聲像素點恢復(fù)后的灰度值，從而實現(xiàn)椒鹽噪聲的濾除。與經(jīng)典的中值濾波器（SMF）、自適應(yīng)中值濾波器（AMF）、改進型的方向加權(quán)中值濾波器（MDWMF）、快速開關(guān)中均值濾波器（ FSMMF）、圖像修補（n）等算法進行不同噪聲密度的實驗對比，所提算法的去噪結(jié)果圖像的主觀視覺質(zhì)量均為最優(yōu)；在低密度、中等密度以及高密度噪聲場景下，所提算法對不同測試圖像去噪結(jié)果的峰值信噪比（ PSNR）分別平均提高了6. 02 dB、6.33 dB和5.58 dB，且平均絕對誤差（MAE）分別平均降低了0.90、5.84和25. 29。實驗結(jié)果表明，所提算法不僅能夠有效去除各種密度的椒鹽噪聲，同時具備良好的圖像細節(jié)保護性能。
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