基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想。小波变换可以较好地滤除高斯噪声。将Daubechies小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,实例测试验证了这种方法的有效性。     

改进算法在混合噪声STM图像滤波中的应用

基于小波变换的高斯混合模型小波去噪方法能有效滤除高斯白噪声,中值滤波法能较好滤除脉冲噪声并保留图像边缘及细节信息。将两种方法结合起来,并采用Matlab语言进行仿真,然后对含有高斯脉冲混合噪声的STM(扫描隧道显微镜)图像进行去噪处理。实验结果表明,这种混合去噪方法能有效去除STM图像中的高斯白噪声和脉冲噪声并保留图像的边缘及细节信息,能得到更好的STM图像,其效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

二维分数阶小波变换滤除混合图像噪声研究

图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

图像去噪的组合优化滤波算法

小波变换具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,小波阈值法能很好的消除高斯白噪声,但对脉冲噪声无法消除。中值滤波对脉冲噪声能很好滤除,并具有良好的边缘保持特性。为了能很好消除图像中的混合噪声,文章提出了基于小波阈值法和门限递归中值滤波组合优化的图像去噪算法,仿真结果表明,该算法在去除图像中的混合噪声时,比其他传统去噪方法具有极大的优越性。     

基于高阶统计量的小波变换去噪算法

图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染.传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声,同时使图像细节变得模糊.本文提出一种基于双谱和小波变换的去噪算法.该方法是根据高斯噪声及椒盐噪声在小波变换下的不同特征,并结合双谱滤波、中值滤波的特点,在小波城内对高频子带进行双谱滤波,去除图像中的高斯噪声,然后进行中值滤波,去除图像中的椒盐噪声.高斯噪声的双谱为零,能够彻底的去除高斯噪声.该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节.其滤波效果优于传统的图像去噪方法.     

一种适合于边缘保存的混合噪声抑制方法

为了解决边缘检测和混合噪声抑制之间的矛盾,基于小波变换、图像边缘检测的高频能量保存(HFPP)方法和抑制加性高斯白噪声的互能量交叉(MPC)方法,提出了一种结合中值滤波和互能量交叉(M&MPC)方法.该方法主要基于中值滤波适合于冲激性噪声抑制,而小波滤波适合于加性高斯白噪声抑制的特点.模拟实验结果表明,HFPP方法可以很好地检测图像主要边缘,而利用M&MPC方法可以改进混合噪声的抑制能力,该方法可以在边缘检测精确度和混合噪声抑制之间达到最佳折衷.     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式。从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法。经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信号和波形都有较好的恢复作用,克服了均     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．     

基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

混有高斯和脉冲噪声图像的一种新滤波方法

针对数字图像中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了采用递推最小最大值法与中值滤波相结合的滤波方法。对数字图像首先采用递推最小最大值方法来除去脉冲噪声,然后采用中值滤波方法,并选择合适的窗口尺寸,可得到质量很好的图像。实验结果表明,递推最小最大值方法在抑制脉冲噪声的同时,还能保留良好的图像细节,特别是在多种脉冲噪声存在的条件下,效果更加明显,而中值滤波可以有效地除去剩余噪声,最终得到满意结果。     

CIE-Lab空间的彩色图像混合去噪

针对彩色图像中的混合噪声提出一种CIE-Lab颜色空间的混合去噪算法。双边滤波对高斯噪声具有不错的抑制效果,然而其固有不足是不能处理脉冲噪声,文章采取逆向思维方法将这种不足用于彩色图像脉冲噪声的识别,并仅对识别出的脉冲噪声点在CIE-Lab空间采用概率密度极值滤波方法进行滤除,对剩余高斯噪声仍利用双边滤波算法处理。文中算法采用双边滤波这种非线性滤波算法处理高斯噪声同时仅对识别出的脉冲噪声点进行概率密度极值滤波,因此该算法具有保留图像边缘特征的特性。最后仿真实验表明,CIE-Lab空间的混合滤波算法能够有效滤除高斯噪声和脉冲噪声,相比其他彩色图像噪声处理方法,该方法更为优越。     

一种高斯噪声组合滤波方法

为了有效滤除高斯噪声,提出了一种组合滤波方法.该方法首先通过定义新的维纳滤波模板进行预处理,以滤除一部分噪声;然后将图像进行二维小波分解,保留低频成分,对高频成分根据其噪声分布特征设计出新的形态学滤波模板分别进行滤波,并进行小波系数重构;最后通过设计一种新的小波增强函数,以提高图像的清晰度,最大限度保留图像细节信息.实验证明该方法滤波效果优于维纳滤波和形态学滤波,是一种较为实用的高斯噪声滤除方法.     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

针对脉冲噪声的双窗口自适应中值滤波方法

针对中值滤波效果随滤波窗口大小和噪声密度而显著变化的不足,提出了将噪声检测和噪声滤除窗口相分离的方法,采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的策略、自适应脉冲噪声滤除策略以提高图象滤波性能。实验表明,该方法在噪声检测的准确性和噪声滤除的有效性方面均有极大提高,并且对不同密度的椒盐噪声都具有很好的滤波性能。     

基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法

在对图像中噪声模型分析的基础上,提出了一种基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法.通过对剩余脉冲的检测,自适应地改变滤波器窗口尺寸,从而有效地滤除密度较大的脉冲干扰,同时较好地保留图像的细节.对实际图像的测试结果表明,所提出算法的输出结果优于标准中值滤波器.     

小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法

为了很好地保持图像的边缘细节,在对二维图像去噪平滑的过程中,采用基于小波变换和中值滤波相结合的图像去噪处理方法.将含有复杂噪声的图像首先进行小波分解,对各频带的子图像采用不同的阈值(软阈值和硬阈值)进行中值滤波处理,在去除图像噪声的同时,较好地保持了图像所包含的边缘信息.经实验证明,对二维图像的处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波等方法.在由相干切片数据形成的二维地震图像处理中得到了应用,提高了地震解释的效率.     

彩色图像滤波的新方法

提出了用于彩色图像噪声滤除的新矢量滤波器。这些滤波器对于脉冲噪声的滤波效果较好,其中准均值滤波器(1)的性能近似于矢量中值滤波器,其余滤波器在低脉冲噪声情况下的性能则优于矢量中值滤波器。与矢量中值滤波器相比,新滤波器具有算法简单、计算量小且易于硬件实现的特点。