彩色图像迭代自适应滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一种迭代自适应滤波算法。对于彩色图像的每个通道,分别运用脉冲噪声检测器,估计出噪声像素点,应用后续迭代自适应滤波算法,只对每个通道中检测出来的噪声像素点进行滤波,而对非噪声像素点保持其值不变。实验结果证明,该滤波算法滤除脉冲噪声的能力优于传统的矢量滤波算法,并且更能有效地保留图像的边缘和细节。     

基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法

针对传统滤波算法细节保护能力不强的缺点,提出一种基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法。在噪声检测阶段排序检测窗口内的像素点,判定极值附近灰度值落在一定范围内的点为噪声点,并生成噪声模版;在噪声滤除阶段提取滤波窗口内信息点并压缩,进一步排除误检。根据不同噪声密度进行不同滤波,并循环迭代直至整个图像中的所有脉冲噪声点被滤除。实验结果表明,该算法具有较好的噪声滤除和细节保护能力,尤其是在高强度噪声条件下效果更明显。     

基于像素点聚类分离的滤波算法

为了提高受随机值脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。对噪声图像进行初步滤波,分辨出图像中比较明显的噪声;根据图像局部像素点的相似性和噪声点的孤立性,计算出噪声图像的相关矩阵;运用模糊C均值聚类算法对所求相关矩阵进行迭代聚类,分离出噪声点和正常像素点;对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能更好地滤除噪声点,保护了更多的图像细节,具有良好的滤波效果。     

一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

一种气象卫星数据脉冲噪声滤除方法

气象卫星数据在采集或者传输的过程中,往往会引入不同程度的脉冲噪声。为提高图像质量,滤除噪音,进行可信度分析,提出了一种三阶段气象卫星数据脉冲噪声检测和滤除方法。在算法第一阶段,利用均值与均方差比值差值序列建立排序检测器(ROD),检测出图像中所有可能的脉冲噪声点;第二阶段,采用逐点滑动N×N窗口,按照每个可能的脉冲噪声点在不同的滑动窗口被重复检测到的次数,建立噪声可信度。第三阶段,对高噪声点进行滤波;对低噪声点迭代排序检测,如果可识别有噪声点,再进行滤波。结果表明,算法可以准确检测和滤除脉冲噪声,并保持数据中非噪声点信息。     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

一种自适应图像去噪混合滤波方法

结合自适应中值滤波技术和自适应压缩加权均值滤波技术,提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法首先对受混合噪声污染的图像利用灰度极值检测出脉冲噪声,运用自适应中值滤波滤除脉冲噪声;其次对处理结果进行自适应压缩的加权均值滤波。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。     

一种基于脉冲噪声检测的图像去噪方法

针对标准中值滤波在去除强噪声时存在的不足,提出一种改进的去噪方法.该方法通过多尺度窗口对图像脉冲噪声进行检测,其中判断噪声点的阈值可由图像中不同区域的灰度值自适应地调整,然后根据检测结果进行选择性滤波.该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节,尤其在强噪声情况下的效果更为明显.最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性.     

一种改进的图像中值滤波方法

利用选点滤波的方式,结合信息论的香农熵理论,提出了一种改进的中值滤波算法,该算法可以有效地抑制脉冲噪声干扰,并对其他类型噪声有一定的抑制作用,可以与其他算法联合抑制综合噪声干扰,还能保持图像很好的清晰度。     

面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

对于要求高保真的彩色手术显微图像,去除采集过程中引入的脉冲噪声是一项非常重要的任务。将自适应矢量中值滤波方法应用于彩色图像去噪,其效果非常理想。该方法可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小。先对图像各区域进行噪声检测,如果为非噪声区域,则不进行滤波;如果为噪声区域,则根据各区域受噪声污染状况自动确定滤波窗口尺寸。实验显示,采用自适应矢量中值滤波能有效滤除彩色显微图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法有明显优势。     

脉冲噪声污染图像的迭代二值化分割

为使混有脉冲噪声的图像在去噪后取得更好的效果，对混有脉冲噪声的图像，先采用开关中值滤波消除噪声干扰，然后利用迭代算法实现图像的二值化分割，对提出的算法进行计算机仿真。结果表明：开关中值滤波能在有效去噪的同时很好地保护图像中的细节，对去噪后的图像再采用迭代算法进行二值分割可取得良好的效果。     

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。     

一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

A new impulse detection and filtering method for removal of wide range impulse noises

A new impulse detection and filtering algorithm is proposed for restoration of images that are highly corrupted by impulse noise. It is based on the minimum absolute value of four convolutions obtained by one-dimensional Laplacian operators. The proposed algorithm can effectively remove the impulse noise with a wide range of noise density and produce better results in terms of the qualitative and quantitative measures of the images even at noise density as high as 90%. Extensive simulations show that the proposed algorithm provides better performance than many of the existing switching median filters in terms of noise suppression and detail preservation.     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。