浙江工业大学信息工程学院, 浙江 杭州 310014
光学图像感染噪声是一种非常常见的现象，为了克服传统图像滤波方法不可避免带来的图像边缘模糊和奇异值影响，提出了一种基于阿尔法均值滤波算法和信息散度的图像自适应滤波算法。该算法充分利用了信息散度的特性和阿尔法均值滤波算法的优点，采用信息散度自适应的确定滤波窗口的加权系数值。实验结果表明，该算法可动态的确定滤波窗口内像素点的取值，具有较好的自适应性，同时与现有的中值滤波和均值滤波算法相比，对于受到高斯噪声、椒盐噪声以及混合噪声感染的图像，具有比较好的滤波效果，并可以很好地保护图像细节信息，具有提高图像清晰度的功能。
图像处理 阿尔法均值滤波 信息散度 光学学报
2014, 34(s2): s211004
