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基于K-均值聚类及二叉树决策的图像去噪

         

摘要

针对图像中椒盐噪声的抑制,提出了一种新的滤波算法.算法首先借助K-均值聚类将当前像素所在邻域的灰度分布进行有效划分;然后,构建噪声污染像素识别规则,借助多层二叉树决策实现不同类型噪声污染像素的检测.算法只针对噪声污染像素进行自适应滤波,而不改变非污染像素的取值.实验表明,本文算法在有效抑制噪声的同时可较好保留图像的细节等有用信息;对于噪声污染严重的图像,本算法明显优于传统中值滤波及文献[7]的算法.

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