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基于指导滤波和十字基想结合的图像降噪
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2018-01-03
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针对于传统线性滤波器在非边界区域与边界区域有着滤波平滑和边缘保护的矛盾，提出了一种基于指导滤波和十字基相结合的算法。其主要思想是对指导滤波加入自适应偏移量进行调整，保证在边缘结构处细节的保留；普通指导滤波的计算邻域为固定大小的方形窗，在自适应指导滤波算法邻域窗的选取中引入十字基滤波窗，以灰度相似性作为阈值，利用立体匹配的优势，生成大小可自动调节、形状可自适应调整的滤波块，从而实现了滤波性能的提高；偏移量的选取值随滤波窗灰度阈值正比变化，比硬阈值有更好的效果。通过对国际标准图像序列的实验仿真结果比较，表明十字基滤波窗在分块方面有着较高的效率，平滑区域的滤波效果更佳，偏移量的加入使算法在边界区的纹理和细节特征得以保留；较之普通指导滤波算法，提出的十字基自适应指导滤波在峰值信噪比（ PSNR）值上提高了约2 dB；通过对实拍图像的处理结果对比表明该算法在实际运用中有着更好的适用性。
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