基于回归型最小二乘支持向量机卷积模板的椒盐噪声开关滤波器

针对椒盐噪声的特点, 提出了一种以回归型最小二乘支持向量机(Least square support vector regression , LS-SVR)为数据恢复算法的开关型滤波器。首先利用max-min算子对滤波窗口中心点进行噪声判别, 若中心点不是窗口极值, 则将其正常输出, 若为极值, 则将其判定为噪声, 并进一步将窗口分为只有中心点被污染和多点被沾染二类, 利用LS-SVR良好的数据逼近能力, 对窗口进行曲面拟合, 实现了被污染的数据点的有效恢复, 减小了被误判为噪声的数据点的损害。为提高算法的运算速度, 根据滤波策略和LS-SVR的特点, 先期构造了二种LS-SVR卷积模板, 将