文献类型：期刊文献

中文题名：基于改进伪中值滤波器的道路图像滤波算法

英文题名：Road image filtering algorithm based on improved pseudo-median filter

作者：徐国保[1,2];尹怡欣[2];谢仕义[1]

机构：[1]广东海洋大学海洋遥感与信息技术实验室,广东湛江524088;[2]北京科技大学信息工程学院,北京100083

年份：2011

卷号：28

期号：6

起止页码：2395

中文期刊名：计算机应用研究

外文期刊名：Application Research of Computers

收录：CSTPCD、、CSCD2011_2012、北大核心2008、北大核心、CSCD

基金：国家自然科学基金资助项目(60374032);广东海洋大学博士启动基金资助项目(E09174)

语种：中文

中文关键词：差值细胞神经网;伪中值滤波器;机器人;道路图像;掩图

外文关键词：difference-controlled CNN; pseudo-median filter; robot; road image; Mask figure

中文摘要：针对已有的细胞神经网中值滤波器滤波时,收敛速度慢、稳定性不好以及滤波图像比较模糊的缺点,设计一种差值控制细胞神经网的改进伪中值滤波器。提出了改变取值空间、引入随机扰动、扩大中值滤波窗口尺度和引入Mask掩图的改进方法。实验结果表明,该算法具有去除各种强度脉冲随机噪声能力,又能保护图像细节信息,而且具有良好的实时性。

外文摘要：To address the shortcomings of the existing cellular neural network（CNN）-based filters,such as slow convergence,poor stability,and relatively vague filtered images,this papaer designed an improved pseudo-median filter,based on difference-controlled CNN.It proposed and tested four improved measures,including changing the value space,introducing random perturbation,expanding the median filter window,and using the Mask method.The experimental results demonstrate that the new algorithm can better filter out random pulse noise of various intensities,reserve the image details,and has the good real-time.