于，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大，从而保持了边缘的信息。此方法中的标准差参数需要手动调整，所以只能根据实际情况进行改动。因此本文余博，郭雷，钱晓亮，赵天云种新的自适应双边滤波算法应用科学学报，种高效的自适应双边滤波方法论文原稿时，图中约高出，高出，图中约高出，高出。根据表中数据，可以说明本文的算法要好于文献的算法。结语本文对文献中的自适应双边滤波算法进行改进，主要优化了强噪声滤除步骤的方法，采用强噪声判定和中值滤波的思路，滤除了更多的强噪声点，图像的细节更加平滑，边缘法有更好的保边去噪效果，所以整体上优于文献的算法。客观分析在比较图像效果的同时，本文也使用和来客观的评价两种滤波方法。信噪比是图像信号与噪声的功率之比，但因为功率很难计算，可用方差比近似。信噪比越大，则表示图像的失真程度越小，细节保留的更完整。结构相似性是衡量两幅图像相似度的指标，其范围从到和图像。在两幅图像中都加入标准差为的高斯白噪声。两幅图像的原图，添加噪声后的图像和使用两种滤波方法后的图像如图所示。在图中，可以发现在使用文献的方法后，噪声图像的强噪声点大幅减少但细看后还是有零散的强噪声点，并且在头发的边缘区域出现了平滑现象，不少边缘细节有模糊现象。在噪声图像使用根据文献，灰度标准差的取值和添加了噪声后图像的噪声方差有关，该文献讨论了在不同噪声方差取值的情况下灰度标准差的最优值并对两个参数的取值作图，得到了和的线性关系，最后我们取。强噪声的滤除传统的双边滤波方法无法去除强噪声，因为强噪声的像素和图像的所在区域内的其余像素值差别较大且滤波时受到灰度域权波就是个能在去除图像噪声的同时能较好地保留图像边缘细节的滤波方法。传统的双边滤波方法通过手动设置滤波参数的方法进行滤波，但仅凭经验人工设定参数的方法不能保证设定参数的合理性，且存在定的随机性，于是有必要设计种自适应双边滤波器。文献中提出了种新的自适应双边滤波方法，但是该方法在对强噪声点的处理时通过强制增大空的保留同时也采用自适应取值避免了人工设置参数的不合理性。实验显示，本文的双边滤波算法的保边去噪效果要好于文献的算法，同时该方法对于边缘细节较多的图像噪声值估计较大，滤波效果不太理想，这也是本文算法有待改进的地方。参考文献邱宇基于双边滤波的图像去噪及锐化技术研究重庆大学，时，值为。下表表示在加入不同噪声后，和图像的和值。从表中可知，在时，对于两幅图像，本文实验的和值均高于文献中的对应值，图中约高出，高出，图中约高出，高出。时，比于文献的图像，几乎看不见强噪声点，边缘细节特别是头发边缘的图像保留完整且清晰，并且脸部和衣服区域的图像更为平滑。在图中，虽然效果不太明显，但可以发现，相比于文献的结果，图中的桥墩，游船和建筑物保留了更多的图像细节与原图像素点并且图少量的强噪声点也在图中被滤除。综上所述，本文所采用的双边滤波算法有更好的保边种高效的自适应双边滤波方法论文原稿标准差的方法减弱噪声影响，造成全局式的去噪，导致图像模糊。对于上述问题，本文提出了种自适应双边滤波方法，使用中值滤波方法对强噪声进行处理，保证在滤除强噪声时不会损害原始图像。灰度标准差相比于空间标准差，双边滤波的效果更易受灰度标准差的影响并且灰度标准差越小，所滤波出来的图像细节就能更好的被保留。相比于空间标准差，双边滤波的效果更易受灰度标准差的影响并且灰度标准差越小，所滤波出来的图像细节就能更好的被保留。关键词双边滤波图像去噪灰度方差中图分类号文献标识码文章编号在当今时代，图像处理因数码设备的普及而成为信息领域的热门研究方向，主要致力于解决人们在获取图像时所附带的噪声而降低图像质量的问题。而双边较大的噪声在被滤波后效果不明显。实验结果本文的实验是在上进行仿真实验的，同时也将文献中的方法进行仿真对比以验证本文算法的效果。在实验中，原图像，添加噪声后的图像，文献中的圖像和本文方法的图像会同时给出。传统双边滤波方法的预设值参照文献设置为，。主观分析本实验中选用了的和，余博，郭雷，钱晓亮，赵天云种新的自适应双边滤波算法应用科学学报。灰度标准图中约高出，高出，图中约高出，高出。根据表中数据，可以说明本文的算法要好于文献的算法。结语本文对文献中的自适应双边滤波算法进行改进，主要优化了强噪声滤除步骤的方法，采用强噪声判定和中值滤波的思路，滤除了更多的强噪声点，图像的细节更加平滑，边缘部分也得到了更噪效果，所以整体上优于文献的算法。客观分析在比较图像效果的同时，本文也使用和来客观的评价两种滤波方法。信噪比是图像信号与噪声的功率之比，但因为功率很难计算，可用方差比近似。信噪比越大，则表示图像的失真程度越小，细节保留的更完整。结构相似性是衡量两幅图像相似度的指标，其范围从到，当两张图像完全图像。在两幅图像中都加入标准差为的高斯白噪声。两幅图像的原图，添加噪声后的图像和使用两种滤波方法后的图像如图所示。在图中，可以发现在使用文献的方法后，噪声图像的强噪声点大幅减少但细看后还是有零散的强噪声点，并且在头发的边缘区域出现了平滑现象，不少边缘细节有模糊现象。在噪声图像使用了本文的算法后，种高效的自适应双边滤波方法论文原稿度标准差的取值和添加了噪声后图像的噪声方差有关，该文献讨论了在不同噪声方差取值的情况下灰度标准差的最优值并对两个参数的取值作图，得到了和的线性关系，最后我们取。强噪声的滤除传统的双边滤波方法无法去除强噪声，因为强噪声的像素和图像的所在区域内的其余像素值差别较大且滤波时受到灰度域权值的限制，强出了种标准差自适应方法。种高效的自适应双边滤波方法论文原稿。双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果在图像的平坦区域，像素值变化很小，对应的像素范围域权重接近于，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大，从而保持了边缘的信息。在上面的式，。在上面的式中，和是平滑参数，他们的值随机给定，和是任意点和的像素值。最后，是权重值。括号里的第个算式是求空间上任意点到周边的点的距离的权重，第个算式则是算任意点和给定窗口内其他点的像素权重。式表示的是去掉噪声后的图像，为空间域权值和灰度域权值的乘积。种高效的自适应双边滤波方法论文原部分也得到了更多的保留同时也采用自适应取值避免了人工设置参数的不合理性。实验显示，本文的双边滤波算法的保边去噪效果要好于文献的算法，同时该方法对于边缘细节较多的图像噪声值估计较大，滤波效果不太理想，这也是本文算法有待改进的地方。参考文献邱宇基于双边滤波的图像去噪及锐化技术研究重庆大学当两张图像完全样时，值为。下表表示在加入不同噪声后，和图像的和值。从表中可知，在时，对于两幅图像，本文实验的和值均高于文献中的对应值，图中约高出，高出，图中约高出，高出。本文的算法后，相比于文献的图像，几乎看不见强噪声点，边缘细节特别是头发边缘的图像保留完整且清晰，并且脸部和衣服区域的图像更为平滑。在图中，虽然效果不太明显，但可以发现，相比于文献的结果，图中的桥墩，游船和建筑物保留了更多的图像细节与原图像素点并且图少量的强噪声点也在图中被滤除。综上所述，本文所采用的双边滤波权值的限制，强度较大的噪声在被滤波后效果不明显。实验结果本文的实验是在上进行仿真实验的，同时也将文献中的方法进行仿真对比以验证本文算法的效果。在实验中，原图像，添加噪声后的图像，文献中的圖像和本文方法的图像会同时给出。传统双边滤波方法的预设值参照文献设置为，。主观分析本实验中选用了的