【对标竞进，争创一流】黄果教授主讲结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型学术讲座
本网讯（文、图/黄陈英）2024年12月6日下午，电子信息与人工智能学院黄果副院长，教授在特教C501开展题为《结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型》的学术讲座。电子信息与人工智能学院教师参加了此次讲座。
图像去噪是数字图像处理中一个基础且重要的研究部分，具有一定的理论价值和实际意义，为了达到后续图像处理所要求的清晰度和准确度,需要在进行模式识别、边界检测、提取以及分割图像之前进行图像噪声消除.在采集、传输和处理图像的过程中，会受到一些外界环境、自身设备性能以及在信息传输转换阶段的影响，导致图像的细节部分丢失和质量下降.椒盐噪声是一种比较常见的图像噪声，通常是由于图像在生成过程中或者在传输过程中的一些原因而产生.椒盐噪声的产生与图像内容并没有联系，它是一种随机出现的像素极值点，导致图像产生大量白点和黑点，从而降低图像视觉质量，高密度的椒盐噪声会完全遮挡原始图像的信息内容，严重影响图像质量，也给图像的后续研究和分析造成困难. 讲座介绍一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型，该模型可以提高高密度椒盐噪声下去噪算法的性能，工作模式可分为三个阶段：首先，图像疑似噪声点预处理，通过极值判断法，将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点；其次，确定噪声点处理，将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换，从而完成去噪；最后，疑似噪声点再次处理，通过算法内置参数和条件，进一步判断疑似噪声点是否为噪声点；该模型还加入噪声标记点方法，通过迭代处理判断标记点结束去噪，得到滤波后的图像。
通过这次讲座，参会教师不仅图像去噪有了更深的理解，还激发了对相关领域研究的兴趣。讲座现场互动频繁，气氛活跃，达到了预期的效果。
此次讲座的成功举办，为青年教师提供了学习和探索新知识的机会和平台，促进了学术交流，也为推动图像识别、传输、去噪等技术的发展贡献了一份力量。
