Indexed by：
Abstract：
针对典型的两个边界随机值噪声检测问题,先进边界区分噪声检测(ABDND)通过全局的灰度值统计方法来确定噪声边界,取得了良好的检测效果.但是在噪声范围较宽时,ABDND的检测结果中会有大量的错检噪声.在ABDND的基础上提出一种噪声检测改进算法(MABDND),算法分为两个阶段:第1阶段采用ABDND算法中的全局灰度值统计方法；第2阶段通过对局部灰度值的统计找出第1阶段中的错检像素,并将错检噪声恢复为非噪声像素.本文算法的优点在于利用第2阶段的验证技巧去校正第1阶段中产生的大量错检像素,以保证较低的漏检与错检率.以图像Lena、peppers为实验对象,实验结果表明MABDND的检测性能优于ABDND,特别是在噪声范围较宽时,MABDND具有更好的检测性能和更强的噪声适应能力.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
中国图象图形学报
ISSN： 1006-8961
CN： 11-3758/TB
Year： 2013
Issue： 7
Volume： 18
Page： 746-752
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
