Vi föreslår en ny universalalgoritm för bullerborttagande genom att kombinera rumslig lutning och en ny impulsstatistik till trilateralt filter. Genom att införa en referensbild föreslås en impulsstatistik, som kallas riktad absolut relativ skillnad (DARD-statistik). Operationen genomfördes i två steg: att få referensbild och bild denoiserande. För denoisering, introducerar vi den rumsliga lutningen i Gaussian filtrering ram för Gaussian buller avlägsnande och integrera vår DARD statistik för impulsbuller avlägsnande, och slutligen kombinerar vi dem tillsammans för att skapa ett nytt trilateralt filter för blandad buller avlägsnande. Simuleringsresultat visar att vår bullerdetektor har en hög klassificeringsfrekvens, särskilt för salt- och pepperbuller. Och det föreslagna tillvägagångssättet ger stora resultat både när det gäller kvantitativa åtgärder för signalåterställning och kvalitativa bedömningar av bildkvalitet. Dessutom är den föreslagna metodens beräkningskomplex mindre än många andra blandade bullerfilter.
En universell bullerborttagningsalgoritm REF, arbetar på både Gaussian och impulsbuller, är att införa den rumsliga lutningen i Gaussian filtrering ram för Gaussian buller avlägsnande och integrera deras riktning absoluta relativa skillnader statistik för impulsbuller avlägsnande och kombinera dem till en hybrid bullerfilter.
An Efficient Universal Noise Removal Algorithm Combining Spatial Gradient and Impulse Statistic
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}