【摘 要】
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本文研究一种新的2—D卡尔曼滤波算法。该算法将广义似然比(GLR)检测方法由一维扩展到二维,结合Woods—Radewan缩减更新卡尔曼滤波(RUKF)模型设计GLR边缘测检器,根据图象边缘
【机 构】
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哈尔滨船舶工程学院电子工程系,哈尔滨船舶工程学院电子工程系,哈尔滨船舶工程学院电子工程系,
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本文研究一种新的2—D卡尔曼滤波算法。该算法将广义似然比(GLR)检测方法由一维扩展到二维,结合Woods—Radewan缩减更新卡尔曼滤波(RUKF)模型设计GLR边缘测检器,根据图象边缘变化的情况在线地调整工作滤波器的参数或状态估计量。实验结果表明:该算法在增加很少运算量的条件下,可以有效地去噪并较好地保护图象边缘。
This paper studies a new 2-D Kalman filter algorithm. The algorithm extends the generalized likelihood ratio (GLR) detection method from one dimension to two dimensions, and designs the GLR edge detector combined with the Woods-Radewan reduced update kalman filter (RUKF) model to adjust online according to the change of the image edge Work filter parameters or state estimates. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively denoise and protect the edge of the image with little computational complexity.
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