基于模糊理论的图像滤波器研究

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概率统计方法是图像处理的主导方法,模糊理论和技术是当今学术界的研究热点,该文从模糊技术和概率统计两个角度对图像噪声处理展开研究,分别对灰度图像和彩色图像噪声消除进行细致深入的探讨,提出了有效的模糊图像噪声消除的算法.该论文的主要工作如下:1)提出了多维模糊加权均值滤波器(MFDWM).提出了模糊检测加权均值(Fuzzy Detection Weighted Mean,简记为FDWM)滤波器,并且将该算法推广到彩色图像处理中,简称为(Multi-dimensional,MFDWM).2)首次提出了直方图加权均值(HWM)滤波器.根据盐椒噪声图像直方图表现出来的像素的统计特性,结合噪声图像保留的空间信息,设计了适用于消除图像盐椒噪声的HWM滤波器.3)在HWM滤波器的基础上,提出了模糊检测HWM(FDHWM)滤波器.4)将HWM和FDHWM算法应用于彩色图像噪声消除,提出MHWM和MFDHWM滤波算法.
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