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。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

基于城区距离的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波窗口不能自适应扩展以及标准均值滤波易造成图像边缘模糊的缺陷,提出一种基于城区距离的自适应加权均值滤波算法。首先,利用开关滤波思想检测出噪声点;其次,对于每一噪声点,依据城区距离扩展窗口,窗口的大小根据窗口内信号点的个数自适应地调节;最后,将窗口内足够数量信号点的灰度的加权平均值作为噪声点的灰度值,实现对噪声点的有效恢复。实验结果表明,该算法能够有效地滤除椒盐噪声,尤其对噪声密度较大的图像,去噪效果更加显著。     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

椒盐图像的方向加权均值滤波算法

椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。此算法先根据方向灰度差异和灰度极值判断检测噪声点,然后根据对局部窗口噪声强度的估计自适应地选择递归或非递归滤波窗口的加权灰度均值作为滤波输出。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的两种方向加权中值滤波算法相比,PSNR普遍提高了2~3dB和5~6dB,噪声密度高时提高的幅度更加明显;速度提高了接近10倍和30倍。     

有效的图像滤波算法

利用灰色关联度的特性和阿尔法均值滤波算法的优点,提出一种基于改进灰色关联度和阿尔法Alpha均值滤波的噪声图像的自适应滤波算法。该算法采用灰色关联度自适应地确定滤波窗口的加权系数值,改善算法的滤波性能。实验结果表明算法对受到高斯噪声和混合噪声干扰的图像进行去噪能取得较好的滤波效果,同时还保护了原始图像的细节信息。     

基于二级修复的多方向加权均值滤波算法

针对目前算法不能有效去除高概率的椒盐噪声并保护图像边缘和细节特征的缺点,提出了一种基于二级修复的多方向加权均值滤波算法。在噪声检测阶段,首先利用一个方差参数判断当前像素点与其邻域像素点之间的灰度差异程度,再通过将方差参数和灰度极值相结合的方法检测出图像中的椒盐噪声点。在噪声修复阶段,提出一种二级修复方法来修复噪声点的灰度值。首先利用改进的自适应中值滤波器对椒盐噪声点进行第一级噪声修复;然后利用方差参数将第一级修复后的噪声点划分为两类,并采用不同的修复方法对这两类像素点进行第二级噪声修复,一类像素点采用均值滤波器进行再修复,另外一类像素点采用多方向加权均值滤波器进行再修复。数值实验结果表明,所提算法的滤波性能和边缘保护能力均优于当下很多先进的滤波器。     

一种新型的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数,利用此模糊滤波系数对滤波方法进行加权,得到一种加权中值滤波器。通过对小窗口内的灰度值不等于最大灰度值和最小灰度值的像素点的检测自适应调整窗口大小,对超过设定的最大窗口的情况,噪声点的灰度值用四个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。仿真结果表明,新算法具有较好的细节保护能力和较强的去除噪声能力。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.     

基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算法

研究图像去噪是图像处理中一个重要的课题。传统去除高斯噪声的方法是均值滤波,均值滤波方法模糊了图像的细节信息,中值滤波虽然能较好的保护图像的细节信息但滤除高斯噪声的效果不理想。灰色关联度能根据系统各因素间相似程度来度量因素之间的关联程度。利用灰色关联度的特性和中值滤波器的优点,提出一种基于灰色关联度的自适应中值滤波算法,算法可以根据图像像素之间的相似程度自适应地调整滤波加权系数,使滤波系数更加合理,改善原有算法的滤波性能。实验表明算法对受到高斯噪声干扰的图像进行去噪取得较好的滤波效果,同时还保护了图像的细节信息。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法.用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护.仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法.     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

考虑均值的滤除脉冲噪声的自适应非线性滤波

针对脉冲噪声滤除,提出一种基于均值的自适应非线性滤波。其算法思想是先进行噪声检测并生成相应的噪声标志矩阵,随后扫描噪声标志矩阵,对信号点则直接输出,而噪声点则根据窗口内噪声点个数自适应选择滤波窗口,接着生成一个由滤波窗口各像素灰度与相应均值之差形成的差别矩阵,并赋予差别矩阵各元素不同的权重,最后返回加权后差别矩阵中最小值的位置,并用该像素的灰度取代噪声点。噪声点滤除算法,其实质是找出一个空间位置上离噪声点最近且最接近均值的像素的灰度来取代噪声点。通过实验,该方法具有更好的综合滤波性能。     

基于局部直方图的加权均值滤波器

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。     

基于斜率的自适应中值滤波算法

针对图像中椒盐噪声点的准确检测与去除问题,提出一种基于斜率的自适应中值滤波算法。该算法首先用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用于待检测图像的每一个像素,若当前像素的灰度值为其邻域内所有像素灰度值的极值,判断此点为准噪声点;再利用像素灰度值序列中两段子序列斜率的差值及模板区域内像素灰度值的均值自适应地判断准噪声点是否为真正的噪声点;最后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。与标准中值滤波方法相比,该方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明,该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。     

一种基于人类视觉的自适应均值滤波算法

论文提出了一种基于人类视觉系统的自适应均值滤波算法,首先根据人类视觉特性自适应确定噪声点的阈值,然后滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地去除噪声,又可以较好地保持图像细节部分。论文最后给出模拟实验和分析,结果表明该方法是有效的。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

改进的自适应加权中值滤波算法

在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明：改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比（ PSNR）、均值平方误差（MAE）、均值绝对误差（MSE）显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。