文献类型：期刊文献

中文题名：基于中值和多尺度的组合优化滤波器

英文题名：Combinatorial optimization filter based on median filter and multi-scale filter

作者：徐国保[1];尹怡欣[2];周美娟[1];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：2012

卷号：32

期号：6

起止页码：1557

中文期刊名：计算机应用

外文期刊名：journal of Computer Applications

收录：CSTPCD、、北大核心2011、CSCD2011_2012、北大核心、CSCD

基金：国家863计划项目(2008AA09A403);广东海洋大学博士启动资金资助项目(E09174)

语种：中文

中文关键词：平均绝对误差;中值滤波器;多尺度;组合优化

外文关键词：Mean Absolute Error（MAE）; median filter; multi-scale; combinatorial optimization

中文摘要：考虑到一般机器人视觉导航滤波算法的通用性和有效性比较差的缺点,结合中值滤波器和多尺度自适应融合滤波器这两种算法的优点,提出一种基于中值和多尺度的组合优化滤波器。算法首先应用中值滤波,然后进行多尺度滤波处理,最后根据最小平均绝对误差准则,将滤波后结果进行融合处理。实验结果表明:该算法能很好地滤除机器人道路图像各种常见的噪声,从而提高算法的有效性和通用性。

外文摘要：Taking into account the relatively poor versatility and effectiveness of the general robot visual navigation filtering algorithm,and taking advantage of the existing the median filter and multi-scale adaptive fusion filter,an optimized filter based on the median and combination of multi-scale was proposed.Firstly,the algorithm used the median filter,and then used the multi-scale filter.Finally the filtered results were fused according to smallest Mean Absolute Error（MAE） criterion.The experimental results show that the proposed algorithm can better filter out a variety of common noise for the robot road images,which enhances the versatility and effectiveness of the algorithm.