一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷---对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法。该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度。先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块。最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

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2级检测的脉冲噪声滤除算法

以图像结构和噪声的特征分析为基础,提出了一种新的脉冲噪声滤除算法. 算法在噪声检测阶段采用2级开关检测,即先以极值法进行初步检测,然后利用像素邻域的结构信息,并借助设定的阈值识别出该点的性质（信号点或噪声点）. 最后以滤波窗口内像素的灰度排序均值（ROM）替换噪声点的灰度值. 实验表明,本算法在滤除固定值脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节.     

粮虫检测系统中图像预处理的初步研究

以粮虫检测系统中图像的预处理环节为研究对象,讨论分析了对比度扩展增强算法、邻域平滑算法以及中值滤波算法,得出对比度扩展增强可以扩大目标灰度的动态范围,邻域平滑对消除随机噪声效果较好,而中值滤波则对去除脉冲噪声很有效,并给出了具体的应用实例.由实验结果可以看出,所选算法能够完成系统图像预处理的任务.     

粮虫检测系统中图像预处理的初步研究

以粮虫检测中图像的预处理环节为研究对象,讨论分析了对比度扩展增强算法、领域平滑算法以及中值滤波逄,得出对比度扩展增强可以扩大目标灰度的动态范围,领域平滑对消除随机噪声效果较好,而中值滤波则对去除脉冲噪声很有效,并给出了具体的应用实例,由实验结果可以看出,所选算法能够完成系统图像预处理的任务。     

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.     

基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

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.     

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。     

基于鲁棒性神经模糊网络的脉冲噪声滤波算法

在一个简单有效的脉冲噪声检测器和一个鲁棒性神经模糊(robust neuro-fuzzy, RNF)网络的基础上,对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了一种新的脉冲噪声滤波算法。该算法可分两步进行,首先对RNF网络进行优化训练,然后用优化后的网络对被噪声污染的彩色图像进行噪声滤波。在该算法中,采用一个简单有效的脉冲噪声检测器,它能快速有效的检测出彩色图像中的噪声像素。经过优化的RNF网络仅对噪声像素进行滤波,而对非噪声像素则保持不变。在RNF网络的构造中,采用一个新的隶属函数,使该算法对于脉冲噪声具有鲁棒性。实验结果证明,与一些传统的非线性、多通道滤波器相比,该滤波器具有较好的滤除噪声能力,并且能较好的保留图像的边缘和细节,具有很好的鲁棒性。     

一种加权中值滤波算法在医学磁共振图像去噪中的应用

为了更好地去除医学磁共振图像(MRI)中的高密度椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种加权中值滤波算法.该算法的核心思想是利用改良的有限阈值策略对滤波窗口的每个像素点的灰度值与计算该像素点所得的相应权值之积进行求和,然后将运算结果作为滤波窗口中心点的输出值.利用该算法对含有高密度椒盐噪声和高斯噪声的医学MRI进行去噪仿真实验表明,该算法对高密度椒盐噪声和高斯噪声的抑制力显著优于单纯的中值算法和均值算法,且去噪后的图像具有良好的细节保真度和清晰度.     

一种InSAR干涉相位图的自适应滤波算法

提出了一种自适应的InSAR干涉相位图滤波方法.干涉相位滤波算法的关键是独立同分布滤波样本的选取,该方法以相位变化最小为准则,根据区域增长策略,在当前滤波像素的邻域空间内自适应地选择滤波窗口,再在此窗口内进行复数平均得到滤波后的干涉相位值.以相位变化最小为准则进行滤波样本的选取,使其满足独立同分布的条件,从而提高干涉相位滤波的性能.仿真数据和实测数据的处理结果表明,该算法具有较好的滤波性能,能够充分保持干涉相位图像细节,并有效地去除噪声.     

基于轴心轨迹自动辨识的高速主轴系统故障诊断研究

提出一种轴心轨迹自动辨识方法实现高速主轴系统故障诊断。结合使用中值滤波和小波滤波去除轴心轨迹中的脉冲噪声和高斯噪声,将轴心轨迹转换成轴心轨迹图像,然后采用线矩计算不变矩识别轴心轨迹特征,通过建立的BP神经网络进行高速主轴系统的故障诊断。在高速主轴轴承系统试验器进行实验,通过对不平衡故障和不对中故障的诊断,验证了本方法的正确性,为有效保证数控机床主轴系统的可靠性提供了保障。     

Filtering algorithm of line structured light for long-distance obstacle detection

Since unmanned ground vehicles often encounter concave and convex obstacles in wild ground, a filtering algorithm using line structured light to detect these long distance obstacles is proposed. For the line structured light image, a ranked-order based adaptively extremum median (RAEM) filter algorithm on salt and pepper noise is presented. In the algorithm, firstly effective points and noise points in a filtering window are differentiated; then the gray values of noise points are replaced by the medium of gray values of the effective pixels, with the efficient points'' gray values unchanged; in the end this algorithm is proved to be efficient by experiments. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can remove noise points effectively and minimize the image blur, resulting into protecting the edge information as much as possible.