一种快速去除高密度椒盐噪声的滤波算法

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,在传统的自适应中值滤波算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法。该算法将3×3矩形滤波窗口内极值点视为可疑噪声点,对可疑噪声点自适应调节滤波窗口大小进一步判断是否为噪声点;将噪声点区分为低密度噪声区噪声点和高密度噪声区噪声点,并分别用改进后的中值滤波算法、自适应修正后均值滤波算法处理,信号点保持不变。仿真结果表明,该算法处理速度快并且能够有效恢复被椒盐噪声(密度达80%)污染的图像,在去噪的同时能够很好地保护图像的细节。     

一种基于极值的自适应均值滤波算法

图像增强过程中,如何在去除噪声的同时尽可能保留图像边缘细节非常重要.提出了一种基于极值的自适应均值滤波算法,该算法根据图像中某点的灰度值是否为邻域灰度极值将全部像素分为可疑噪声与信号两类,然后对可疑噪声点采用包括四个一维窗口和一个二维窗口在内的不同方向的五个子窗口分别计算均值,按照各个子窗口的均方差大小,自动选择窗口进行滤波,明显降低了普通均值滤波算法造成的模糊程度,使被误判的边缘像素点得到最大限度的保护.实验证明,该算法能在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的邻域平均算法.     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对传统自适应中值滤波算法的不足,文中提出了一种改进的自适应中值滤波方法,以有效的去除图像中的高密度脉冲噪声。第一,对于噪声点的检测,首先利用极大值和极小值的数量差找出可疑的噪声点,再利用邻域像素的相似性判断可疑点是否为噪声点。第二,对于滤波中值的计算,先把滤波窗口内具有相同灰度值的极值点压缩到一个,然后再计算中值。实验结果表明,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且具有较好的稳定性。     

改进自适应中值滤波的图像去噪

针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波算法,该算法引入了角度和相关性,第一,根据角度α的大小,判断当前像素点是否为可疑噪声点,再由其像素间的相关性判断此可疑噪声点是否为噪声点。第二,把排序得到的中值与窗口中所有像素点的均值加权得到新的灰度中值,再将噪声点用新的灰度中值替代,从而达到滤除噪声的效果。实验结果表明,该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于传统自适应中值滤波算法。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法北大核心

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法。该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作。以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声。实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整.     

一种高效去除椒盐噪声的中值滤波方法

提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除算法．将像素值为0或255附近的像素点作为疑似噪声点,其余点为信号点．信号点不做任何处理,以保留更多的图像细节．而对于疑似噪声点,首先用改进的自适应极值中值方法进行噪声检测,并将检测结果记录在一个二值矩阵flag中,其中信号点记为1,噪声点记为0．然后根据图像像素值矩阵与flag的点积进行自适应中值滤波处理．实验结果表明,不仅对真实含噪图像处理有很强的适应性,而且对噪声密度高的图像,能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节．在不同噪声率下均优于标准中值（SMF）滤波法及其一些改进方法,在噪声密度为10％～90％其峰值信噪比（PSNR）平均提高6dB．     

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

针对电子倍增CCD（EMCCD）图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。     

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法.首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值.对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高.     

基于×字形窗口的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波方法在去除脉冲噪声的同时会损失部分图像细节,且运行速度也不能很好地满足实时性要求。在此对Matlab工具箱中的中值滤波算法进行改进,提出一种基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法。该方法具有根据3×3的×字形窗口中噪声点个数自适应调整滤波窗口大小及根据矩阵的对称性及基本的逻辑运算实现×字形窗口的特点。实验结果表明,与传统的方形窗口中值滤波算法相比,该方法在有效去除椒盐噪声和脉冲噪声的同时,较好地保持了图像细节,缩短了运行时间。     

一种改进型椒盐噪声滤波算法

针对极值中值(EM)滤波算法在去除椒盐噪声时误检率较大的问题,提出了一种改进的椒盐噪声去除算法.算法由漏检率和误检率都较低的噪声检测过程和多窗口噪声滤波过程组成,对受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值(SM)滤波法及其一些改进方法,当噪声率达到70%时其峰值信噪比(PSNR)提高了16 dB.     

去除椒盐噪声的非对称有向窗加权均值滤波

针对传统滤波对称窗口在图像边缘处会引入干扰像素引起图像模糊的问题,提出一种非对称有向窗加权均值滤波算法.首先,基于区域极值进行噪声检测;其次,在对称有向窗的基础上提出非对称有向窗的概念,对于噪声点,通过标准差最小的原则自适应选择非对称有向滤波窗口;然后,在选择的非对称有向滤波窗口内对噪声点进行自适应基于距离倒数的加权均...     

一种基于中值-模糊技术的混合噪声滤波器

结合中值与模糊滤波技术,提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法将受混合噪声污染的图像分为脉冲噪声点集与含有高斯噪声的像素点集两部分,首先进行灰度极值检测,进而借助邻域纹理信息准确检测出脉冲噪声,并以中值滤波滤除;对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的模糊滤波器进行处理。实验结果说明算法不仅能有效地滤除脉冲与高斯混合噪声,而且可以较好地保护图像细节。     

基于CMOS图像传感器混合噪声的自适应滤波算法

针对中值滤波导致部分图像细节损失和均值滤波出现模糊现象,设计了一种适用于椒盐和高斯混合噪声的自适应滤波算法.该算法先用最小邻域的均值和阈值判断噪声类型,然后使用加权中值滤波处理椒盐噪声,再利用拉普拉斯算子和相应阈值判断图像边缘细节,最后对高斯噪声进行加权均值滤波.实验仿真结果表明,从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波降噪,自适应滤波算法对图像的还原效果更好,图像细节保存较好,模糊程度相对较弱,图像更清晰.通过对比峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE),对混合噪声进行处理时,滤波算法的PSNR和MSE值优于中值和均值滤波,有效还原了噪声图像.整个算法是在最小邻域空间进行,易于实现,对混合噪声的处理效果较好,为图像处理的系统集成化设计提供了技术支持.     

Erratum to: Multi-scale directional-filtering-based method for follicular lymphoma grading

A new decision-based algorithm has been proposed for the restoration of digital images which are highly contaminated by the saturated impulse noise (i.e., salt-and-pepper noise). The proposed denoising algorithm performs filtering operation only to the corrupted pixels in the image, keeping uncorrupted pixels intact. The present study has used a coupled window scheme for the removal of high density noise. It has used sliding window of increasing dimension, centered at any pixel and replaced the noisy pixels consecutively by the median value of the window. However, if the entire pixels in the window are noisy, then the dimension of sliding window is increased in order to obtain the noise-free pixels for median calculation. Consequently, this algorithm has been found to be able to remove the high density salt-and-pepper noise and also preserved the fine details of the four images, Lena, Elaine, Rhythm, and Sunny, used as test images in this study (The latter two real-life images have been acquired using Sony: Steady Shot DSC- S3000). Experimentally, it has been found that the proposed algorithm yields better peak signal-to-noise ratio, image enhancement factor, structural similarity index measure and image quality index, compared with the other state-of-art median-based filters viz. standard median filter, adaptive median filter, progressive switched median filter, modified decision-based algorithm and modified decision-based unsymmetric trimmed median filter.