循环中值平均滤除遥测地形粗差

对于地形遥测数据中引入的脉冲噪声,传统的滤波算法往往需要选择滤波门限,自适应能力不强,或者不能在滤除噪声的同时有效地保护信号数据,或者运算复杂。针对以上问题,文中提出了一种快速的脉冲噪声自适应滤除算法,该算法基于数理统计思想,对局部数据(滤波窗口)进行均值和方差估计,并根据估计结果自动选择检噪门限,进而实现噪声检测和平滑。实验结果显示,在脉冲噪声密度小于5%时,该算法的滤波信噪比增益远高于常用滤波算法和其他同类算法;对平稳变化信号的处理效果较好。     

激光扫描数据脉冲噪声自适应检测和滤除

针对现有脉冲噪声滤波算法在处理大斜率区域和断线型激光扫描数据中存在的多判和漏判问题,提出了一种有效检测脉冲噪声的方法.该方法依据局部脉冲噪声的分布,利用自适应弦偏差法进行噪声点检测;对噪声点自适应地选择滤波窗口中的非脉冲噪声数据进行中值滤波,以实现噪声滤除.实例结果表明：采用文中方法使得噪声检测更为准确,在滤除噪声的同时有效地保持了数据的细节.     

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。     

自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波

定义了一种更接近实际噪声情况的随机值脉冲噪声模型,针对随机值脉冲噪声的滤除提出一种自适应控制迭代次数的滤波算法。算法包括噪声检测、噪声滤除、误检像素修正和迭代控制四个步骤,对固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声均能有效滤除。与中值滤波算法进行实验比较,在滤除随机值脉冲噪声时,该算法滤波后图像细节信息保护较好,且滤波过程无需设定迭代参数,自适应性强。     

单一链接PCNN自适应脉冲噪声滤波

为有效滤除灰度图像中的脉冲噪声并保留图像的细节信息,提出了单一链接脉冲耦合神经网络（Single-Linking Pulse-Coupled Neural Network,SL-PCNN）模型。SL-PCNN简化了传统的PCNN参数,可自适应选取滤波阈值,SL-PCNN对原图像和反转图像进行两次点火过程即可定位出噪声点而无需进行PCNN循环,然后用中值滤波器滤除噪声。实验结果表明,在噪声强度不大于60%时,SL-PCNN的性能优于经典的脉冲噪声滤波算法;在噪声强度较大时SL-PCNN的性能优于常见的PCNN脉冲噪声滤波算法,主观及客观评价证明该算法的有效性。     

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。     

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。     

基于均值操作的快速自适应滤波器

为了满足图象实时处理对算法速度和高斯噪声,脉冲噪声混合的噪声环境对算法鲁棒性的要求,以及适应能够同时抑制高斯噪声和脉冲噪声的需要,提出了一种可以有效滤除混合噪声（高斯噪声和正负脉冲噪声）,而且可以快速实现的自适应滤波器－－ＡＢＡ滤波器,ＡＢＡ滤波器,ＡＢＡ滤波器应用了自适应的滤波结构,它将以脉冲噪的结果充分利用在自适应处理中,实验仿真所得的数据显示,在脉冲噪声的密度小于１０％的情况下,与其它一些滤     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

一种强高斯噪声的图像滤波方法

针对图像中高方差的强高斯噪声特点，提出了一种图像噪声联合滤波的新方法。算法将受强高斯噪声污染的图像分为强噪声点集和弱噪声点集两部分，首先通过邻域像素强度值的变化特征，定位强噪声像素点，并采用改进的自适应均值滤波方法滤除，然后基于简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）平滑弱噪声点像素。经实验结果验证，与已有的其他滤波方法相比，该算法在较好地滤除噪声的同时，具有良好的图像边缘保护和自适应能力。     

Context model based edge preservation filter for impulse noise removal

In this article, a new edge preserving contextual model based image restoration technique is proposed for images affected by impulse noise. The proposed restoration technique consists of two stages: noisy pixel identification and restoration. Center sliding window is considered as current processing pixel for both noisy pixel identification and restoration. In the first stage of the proposed technique, we follow an absolute directional difference of the neighborhood pixels to identify the pixels those are affected by impulse noise. We propose an edge preserving contextual model to restore the noisy pixels. The noise correction stage of the proposed scheme depends on the context model of the noise-free pixels in the selected window. The parameters of the contextual model are obtained using a Gaussian kernel. The proposed algorithm is tested on nine benchmark test images. The evaluation of the proposed algorithm is carried out by comparing it against nine competitive state-of-the-art algorithms for impulse noise removal. The proposed algorithm is evaluated using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Structural Similarity Index (MSSIM), Non-shifted Edge Ratio (NSER) and Correlation Factor (CF) performance measures. Experimental results corroborate that the proposed algorithm provides better performance than the existing state-of-art impulse denoising methods.     

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。     

改进的自适应中值滤波算法

自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

强脉冲噪声环境下的多径衰信道估计

提出一种在强干扰脉冲噪声存在下对无线多径信道进行估计的算法.在无线通信系统中,衰落信道可以采用自回归(AR)模型建模,通过RLS算法和自适应Kalman滤波器分别对AR模型的参数进行估计,但是,这两种算法对噪声干扰非常敏感.为了加快RLS算法的收敛性,并有效抑制大脉冲干扰的影响,在算法的改进中引入了抑制因子,用于对脉冲干扰幅度的抑制.仿真结果显示:相比于传统的算法,改进后的算法在联合估计信道时,提高了抵抗大脉冲干扰的能力,加快了待估参数的收敛速度.     

基于邻域信息的自适应中值滤波算法

针对图像中普遍存在的脉冲噪声,提出了一种自适应中值滤波算法,该算法在有效去除噪声的前提下能够保留更多的图像细节。首先,根据脉冲噪声灰度值为0或1的特点初步区分图像中的噪声点和信号点;其次,在每一个可疑噪声点周围取一定大小的邻域,通过判断该可疑噪声点与邻域内其他像素点之间相关性的大小进一步判断该点是否为真正噪声点,若为真正噪声点则利用邻域内所有可靠像素点的中值代替,否则输出原信号点。利用可见光及红外图像将所提算法与几种算法（如传统中值滤波算法、极值中值滤波算法,等）进行比较,实验结果表明该方法能够获得最高的峰值信噪比,去噪效果最佳。     

中子集型自适应中值滤波器

消除脉冲噪声通常采用中值滤波算法。尽管有许多中值滤波方法做了很大改进,但是,在噪声密度较高的情况下,图像滤波的结果仍然不能令人满意,因此,提出了一种新型中值算法。首先对滤波窗口中的像素进行分类,然后确定其中多元素子集的中子集,并且根据多元素子集的个数来决定是进行滤波还是扩大滤波窗口。最后,在仿真中,将该算法分别和几种中值滤波算法在数值和视觉上进行比较,实验结果显示,该算法能够有效地降低脉冲噪声并且保留了原始图像的更多细节。     

基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法

为了更高效地检测和滤除噪声,基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法根据灰度最值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,根据四个方向纹理的平滑过渡性进行第二次噪声检测。运用滤波窗口中出现频次最高的信号像素取代噪声。如果窗口中不存在信号像素,增大滤波窗口,以使窗口包含信号像素。当滤波窗口增大到允许的最大尺寸时,窗口中依然没有信号像素,则用窗口中已处理的、出现频次最高的像素取代噪声。将算法与当前滤波性能最好的中值滤波算法用于图像滤波实验。从滤波结果的主观视觉效果和客观数据两方面进行的比较分析证明,相对于当前的中值滤波算法,基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法具有更加良好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节。