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基于LS-SVR的图像噪声去除算法研究

于忠党 王龙山

于忠党, 王龙山. 基于LS-SVR的图像噪声去除算法研究. 自动化学报, 2009, 35(4): 364-370. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364
引用本文: 于忠党, 王龙山. 基于LS-SVR的图像噪声去除算法研究. 自动化学报, 2009, 35(4): 364-370. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364
YU Zhong-Dang, WANG Long-Shan. Research on Image Noise Suppression Algorithm Based on LS-SVR. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(4): 364-370. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364
Citation: YU Zhong-Dang, WANG Long-Shan. Research on Image Noise Suppression Algorithm Based on LS-SVR. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(4): 364-370. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364

基于LS-SVR的图像噪声去除算法研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364
详细信息
    通讯作者:

    于忠党

  • 中图分类号: TP391.41

Research on Image Noise Suppression Algorithm Based on LS-SVR

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    Corresponding author: YU Zhong-Dang
  • 摘要: 通过对最小二乘支持向量机(Least squares support vector regression, LS-SVR)滤波特性的分析, 给出了LS-SVR用于图像滤波的卷积模板构造方法, 解决了LS-SVR在应用中需要求解的问题, 在此基础上, 提出了基于LS-SVR的开关型椒盐噪声滤波算法. 滤波算法中以Maximum-minimum算子作为椒盐噪声检测器, 利用滤波窗口内非噪声点构成LS-SVR的输入数据, 使用事先构造出的LS-SVR滤波算子, 对滤波窗口进行简单的卷积运算, 实现了被椒盐噪声污染点数据的有效恢复. 实验表明, 本文提出的方法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-01-02
  • 修回日期:  2008-05-21
  • 刊出日期:  2009-04-20

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