计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (22): 150-152.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.22.049
杨朝辉1,2,陈映鹰1
YANG Zhao-hui 1,2,CHEN Ying-ying1
摘要: 针对自然图像中相邻像素的相关性及其椒盐噪声的特点,提出了一种基于支持向量机的椒盐噪声消除方法。该方法应用支持向量机的学习机制对图像灰度曲面进行最佳拟合,并从训练样本中提取支持向量与相应的决策函数,最后根据决策函数在拟合曲面上进行噪声像素点的灰度值预测,从而恢复噪声点的原始信号。通过与传统的中值滤波和均值滤波进行实验对比,提出的方法可有效地去除椒盐噪声,同时最大限度地保留图像的细节信息,尤其对高密度椒盐噪声图像的处理效果更为理想。