一种自适应加权中值滤波方法的研究

针对传统加权中值滤波器在中心像素的权值选择上难以确定的问题,提出一种简便的改进型中值滤波算法.综合灰度图像的聚集特征和空间特征,构造图像的二维熵,结合传统加权中值滤波算法,设置滤波算法流程,通过观察图像二维熵的变化,合理改变中心像素的权值,以达到对噪声图像进行适度地平滑的目的,既滤除噪声又较好地保留了图像的细节.实验结果表明,新的滤波算法优于传统的中值滤波算法.     

基于噪声检测的图像去噪算法

提出一种图像去噪算法.首先利用4个方向算子来将图像像素分类成噪声像素和信号像素,然后设计一个基于中值的、权值自适应调整的、加权类型的中值滤波器来去除和恢复检测到的噪声像素,而保留信号像素不变.实验结果表明,新的滤波算法在高效去除冲击噪声的同时还能较好地保护图像细节信息,其滤波性能胜过传统的中值滤波器及其它一些典型的和最近开发的改进型中值滤波器.     

基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算法

研究图像去噪是图像处理中一个重要的课题。传统去除高斯噪声的方法是均值滤波,均值滤波方法模糊了图像的细节信息,中值滤波虽然能较好的保护图像的细节信息但滤除高斯噪声的效果不理想。灰色关联度能根据系统各因素间相似程度来度量因素之间的关联程度。利用灰色关联度的特性和中值滤波器的优点,提出一种基于灰色关联度的自适应中值滤波算法,算法可以根据图像像素之间的相似程度自适应地调整滤波加权系数,使滤波系数更加合理,改善原有算法的滤波性能。实验表明算法对受到高斯噪声干扰的图像进行去噪取得较好的滤波效果,同时还保护了图像的细节信息。     

基于直方图分解的去椒盐噪声算法

提出一种基于直方图分解的去椒盐噪声算法。根据椒盐噪声图像估计出原始图像直方图,对直方图进行分解得到高斯曲线,以曲线函数值作为权值对噪声图像进行加权均值滤波。并与中值滤波器、极值型中值滤波器以及模糊加权平均滤波器进行滤波效果对比。实验结果表明,该方法去噪性能较优。     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节。矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛。为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足,提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法。该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波。实验结果表明,该算法实现简单,运算量小。滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息。利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果。     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节.矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛.为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足, 提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法.该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波.实验结果表明,该算法实现简单,运算量小.滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息.利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果.     

灰度图像加权有向平滑滤波算法

为克服常用平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了加权有向平滑滤波算法.先根据相似者相容的原理得到待处理像素与各滤波模板的隶属关系,从而判断待处理像素是噪声点,是图像本身像素,还是图像背景像素,然后选用相应加权有向或无向平滑模板对待处理像素进行平滑处理.实验仿真结果表明,加权有向平滑滤波算法既能有效地滤除灰度图像中的噪声,又能很好保护图像的边缘和细节,弥补了常用空域平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

一种基于直方图的加权均值滤波方法

根据图像直方图的特点,针对椒盐噪声,提出了一种基于直方图的加权均值滤波方法。该方法首先通过寻找局部极值确定噪声点,并对图像的所有像素做分类标记。处理过程中只考虑标记为噪声的点,以噪声图像的直方图函数作为滤波器的权值,最后将领域内非噪声点的加权均值作为滤波输出。实验结果表明该方法优于中值滤波方法。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

一种基于多级阈值的中值滤波算法设计

虽然加权中值滤波在一定程度上对图像有着良好的去噪效果,但是不能在对图像去噪的基础上很好地保留图像细节。针对该算法存在的缺点,提出了基于多级阈值的中值滤波算法。采用Matlab软件编程,通过设定多级阈值方法来检测当前像素点是否为噪声点,使算法在去噪的基础上对图像细节有良好的改善。实验结果表明改进的加权中值滤波算法对图像细节有明显的提高。     

椒盐噪声图像的非局部平均滤波算法

针对非局部平均(NLM)方法对椒盐噪声图像滤波效果较差的问题,通过引入噪声检测结果扩展NLM方法去除图像中椒盐噪声。在噪声检测阶段,利用图像的两个极值Lmin和Lmax把图像像素点分为非噪声点和噪声点。在滤波阶段,非噪声点的灰度值保持不变。对于噪声点,如果以该噪声点为中心的自适应滤波窗口内均为噪声点,则认为该噪声点位于图像自身灰度值为Lmin或Lmax的区域内,使用两个极值的统计结果进行恢复。否则,采用改进的NLM方法滤除噪声。构造联合噪声检测模板避免噪声点对相似权计算的干扰,噪声点的恢复值由非噪声点的灰度值加权平均得到。此外,采用迭代滤波策略对高密度噪声图像噪声点进行恢复。相关去噪实验结果证实了算法去噪的有效性,不足之处是算法的时间复杂度较高。     

基于差分分层噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确地检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出了一种差分分层噪声检测的开关中值滤波算法。该算法对噪声检测窗口内像素点按灰度值大小排序,通过差分方法划分出高、低阶噪声块和信号块3部分。当待测像素点属于信号块时视其为信号点;否则,视其为可能噪声点。利用可能噪声点与信号块中与其灰度值最临近的信号点的灰度的差定义了梯度函数,在梯度函数的基础上定义了用于对可能噪声点进行二次检测的模糊隶属函数,对滤波方法进行模糊加权,得到一种加权滤波方法。实验结果证明了该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用。     

基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法

针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。     

基于灰色绝对关联度的图像中值滤波算法

综合灰色绝对关联度的特性和中值滤波的优点,将n×n(n为大于或等于3的奇数)模板中的像素组合成两组序列,利用绝对灰色关联度的特性分析这两组序列的相似程度,根据相似程度判断当前像素是否为噪声;然后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。实验结果表明,与标准中值滤波及其他一些滤波方法相比,该算法在较好保留原图像细节的基础上,具有更佳的滤波效果。     

自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声

实现了一种滤除医学图像脉冲噪声的自适应中值滤波算法,用均方根误差和噪声对原图像的毁坏程度两个客观评价指标对该算法及传统均值、中值滤波方法进行了比较与评价。根据设定条件检测滤波窗口中心像素是否为脉冲噪声,采取滤波窗口自适应的算法来滤除脉冲噪声,去除了传统中值滤波对所有像素均用中值代替的弊端,减少了不必要的图像细节损失。基于MATLAB的仿真实验表明,对于较大密度的脉冲噪声,该算法在有效抑制噪声的同时,能较好地保护边缘和细节信息。该算法已应用于虚拟内窥镜系统中,取得了令人满意的效果。     

改进椒盐去噪方法在井下图像中的应用

为了提高井下图像采集的质量,针对目前改进中值滤波算法的优缺点,提出了一种新的去除井下图像椒盐噪声的算法。该算法首先判断出图像中的噪声点和非噪声点,然后根据窗口内噪声点的密度大小自适应地确定滤波窗口的大小,并按照一定的规律赋予窗口内像素点不同的权重,最后采用加权中值方法处理图像中的噪声点。计算机模拟实验证明该方法不仅能有效地去除不同密度的椒盐噪声,而且能很好地保持图像的细节,滤波效果比已提出的中值滤波算法更好。     

基于自适应开关插值算法的图像椒盐噪声滤波*

针对传统中值滤波算法在滤除椒盐噪声时的缺点,提出了一种自适应开关插值算法。该方法根据椒盐噪声的特点,通过极大值、极小值和块均匀度检测来标志噪声,然后根据噪声分布情况,利用拉格朗日插值和自适应中值滤波来滤除噪声。实验结果表明,该方法对椒盐噪声密度为10%80%的测试图像,能更加有效地抑制椒盐噪声并很好地保持了图像的细节信息,滤波性能比传统中值滤波方法更理想。该方法为图像去噪提供了一种新的途径。     

一种倒数加权的窗口自适应邻域图像滤波算法

对于叠加了白噪声的图像,提出一种倒数加权的窗口自适应邻域图像滤波算法.算法首先利用自适应邻域统计的概念在以每个滤波点为中心的滤波窗口内,为其建立参与滤波的自适应邻域像素集合,随后对纳入自适应邻域的像素进行倒数加权作为滤波结果.仿真和对比实验的结果显示,提出的算法在性能上超过了传统的中值滤波和窗口自适应邻域滤波算法.它能在有效抑制加性白噪声的同时,完好地保持图像的边界和细节信息,并且滤波后的图像获得了良好的视觉效果.