融合局部与全局信息的图像椒盐噪声滤波方法

    本发明公开了一种融合局部和全局信息的图像椒盐噪声滤波方法。该方法先利用分块策略对图像的椒盐噪声密度进行估计;然后利用噪声密度估计结果改进现有的噪声检测策略SAWM_D,实现第一次的噪声检测;接着利用全局图像信息进行噪声检测结果校正，继而利用噪声恢复策略SAWM_R对校正结果进行第一次的噪声恢复;利用噪声检测策略MDWF_D对噪声恢复结果进行第二次噪声检测;最后再次利用SAWM_R进行第二次的噪声恢复，获得最终的去噪恢复结果。本发明在分析两种开关滤波算法SAWM和MDWF噪声检测策略缺陷的基础上，提出了一种基于分块策略的噪声密度估计方法，一种基于全局图像信息的噪声检测校正方法，并在此基础上提出一种融合局部与全局信息的图像椒盐噪声滤波方法。本发明较大幅度地提升了图像去噪的效果，对自身含有非噪声极值点块的图像去噪效果更为显著，且拥有较低的时间复杂度。本发明简单易操作，去噪恢复效果好，适合于含不同噪声强度的各类椒盐噪声图像（包括工业生产等领域的图像），具有重要的学术研究价值和极佳的市场应用前景。