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全部作者： 李秀峰 荣慧芳 第1作者单位： 北京科技大学机械工程学院 摘要： 中值滤波是1种有效抑制盐椒噪声的滤波算法，但它最大的缺点是模糊了细节。本文提出1种基于中值的加权均值滤波算法，并将该方法应用于玻璃瓶瓶口检测中。实验结果表明该方法有效地去除盐椒噪声的同时能很好地保持图像细节 关键词： 盐椒噪声，基于中值的改进均值滤波，玻璃瓶检测,NMSE ,PMSE, PSNR, GSNR (浏览全文) 发表日期： 2006年10月19日 同行评议：
本文所提出的方法是针对含有椒盐噪声的图像的1种噪声虑除方法，具体应用目标是玻璃瓶检测中的图像预处理。所提出方法是对3种传统虑噪方法的借鉴和改进，依据合理正确，有创新，实验证明效果明显。可用，有实用参考价值。叙述总体上简洁、清楚。但若能参考下面两点建议，适当做点补充说明，可能更好。 1、从与3种传统方法的比较上看，相对于中值滤波的优势分析略嫌不够。最好在4项指标的比较中也给出中值滤波方法的数据，特别地、实事求是地具体分析说明所提出的方法相对于中值滤波的优势。摘要中说中值滤波“最大的缺点是模糊了细节”，可在第3节对lena图像的实验对比结果则是中值滤波与所提方法的效果“基本相同”、“难于区分”。而对玻璃瓶的实验对比则是20次迭代后的结果。 2、文中对玻璃瓶所做的实验是20次迭代。应从理论上分析迭代次数对处理结果的影响，给出趋势性的说明；从实际上分析迭代的必要性，分析迭代次数的设计。毕竟迭代次数的增大要增加处理时间。如果算法要用在玻璃瓶检测，并且有尺寸方面的定量检测（比如要测口径等），那么这种去噪滤波会不会影响测量的准确性。
综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。