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摘要
D-S证据理论在解决不确定性问题上具有明显的优势，但是用该理论识别脉冲噪声时会出现证据冲突问题，讨论了产生冲突的三种情形，并针对这三种情形提出了基于D-S可信度加权模型的高密度脉冲噪声识别算法。该算法引入冲突系数来量化证据的冲突程度，利用可信度来进一步修正证据，从而给出更为合理的噪声识别信息，最后，该算法将修正后的证据根据D-S证据理论进行融合，并使用Pignistic概率转换得到概率分布函数，完成脉冲噪声的识别。仿真实验结果表明，本文算法有效地解决了检测噪声时出现的证据高冲突问题，即使在95%的高密度噪声的情况下，仍然能进行有效的噪声识别，并在滤波后，很好地保留了图像的细节信息。
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