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改进的快速中值滤波算法在图像去噪中的应用_论文

第 2 0卷第 3 期  21 年 6 01 月  测 绘 工 程  Vo . O N .   12   o 3 ENGI NEE NG    URV EY1 RI OF S NG  AND  AP NG  M PI J n ,O l u . 2 1  改进 的快 速 中值 滤 波算 法在 图像 去 噪 中的应 用  杨  明 , 丽 华  宋 ( . 息工程 大学 测绘 学院, 南 郑州 4 0 5 ; . 1信 河 5 0 2 2 军事经济学院 裹 樊学院, 湖北 襄 樊 4 1 1 ) 4 1 8  摘 要 : 图像处 理中 , 在 传统 的中值 滤波算法都 是建立在 排序 理论上 , 没有充 分考虑 到各数 据之间 的相关性 。提  并 出一种改进 的快速 中值滤 波算 法 , 充分利用数据 的相关 性 , 避免传 统算法 因排 序所需 大量数据 比较。先用分治 法计  算 第一个窗 口的中值 , 然后利用数据 的相关性计算余 下窗 口的中值 , 大大提 高了效率 。最后分别用传统 的中值 滤波  算 法和改进 的快速中值滤波算法对同一幅有椒盐噪声的图像做去噪实验。实验表明 , 该算法能快速实现图像去噪 。   关键词 : 快速 中值 滤波算法 ; 椒盐 噪声 ; 图像去 噪  中图分类号 : 3 1 TP 9  文献标志码 :   A 文 章 编 号 :0 674 (0 10 —0 50  10 —9 9 2 1 )30 6 —5 Th   pp i a i n o   n i p o e   a ta g r t e a lc to   f a   m r v d f s  l o ihm  f o  m e i n f le   n r m o i   m a e n ie d a   it r o   e v ng i g   o s   YA NG  ig .S M n   ONG  ih a, L— u     ( . n t u eo  u v yn   n   a pn ,I f r t n En ie rn   nv riy h n z o   5 0 2, ia 2 M itr   o o   1 I si t  fS r e ig a d M p ig n o mai   gn e ig U ie st ,Z e g h u 4 0 5 Chn ; . t o l a yEc n my i Ac d m y Xin f n Afi a e   l g ,Xi n f n 4 1 1 Ch n ) a e , a g a   fl td Co l e i e a g a   4 1 8, ia   Ab ta t I  h  m a ep o e sn sr c :n t e i g   r c s i g,t eta iin lme in f t rn   lo i m sb s d o  o t g ag tt m , h  r dt a  da  i e ig ag rt o l h i a e   n s ri   lo ih     n t e c r e a i n o   a a   r   o   o sd r d I   h   a e ,   l l t a   p o e   a ta g rt m  fm e in h   o r l to   f d t s a e n t c n i e e . n t e p p r we wi   i   n i r v d f s   l o ih o   d a   l s m f t r t ec rea in o  aa   r  ulu e  n t i  l o ih ;   o tn e   o p rn   n   a a . Fis  i e ;h  o r lt   fd t sa e f l s d i h s ag rt m wed n’  e d c m a ig ma y d t s l o   rt w i d w ’   e in v l e c n b   o p t d b   i i e a d c n u rm e h d, h n u e t e c r e a i n o   a a   o n o S m d a   a u   a   e c m u e   y d v d — n - o q e   t o t e   s  h   o r l t   fd t s t   o c m p t   h  e twi d ws Sme in v l e . Th sm e h d c n g e ty i p o e t e s e d o   e in f t rn . o u et elf   n o ’  da   au s i  t o   a   r a l   m r v  h   p e   f d a  i e i g  m l A tls , ew i  s  r dt n lm e in f t rn   lo i m  n   a tag rt m  fm e in f t rt  e lwi    a tw   l u e ta ii a  da  i e ig ag rt l o l h a d f s  lo i h o   da  i e o d a  t l h t es m ei g   t  ata d p p e  os . tc n c n l d  h tt ef s  lo th m  fm e in fl rc n r — h   a  ma ewih s l n — e p rn ie I a  o cu et a h  a tag rit o  da  i e  a  e  —   t mo e i g   o s   u c l   y t e t i 1 v  ma e n ie q ik

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