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针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整. 相似文献
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针对传统中值滤波算法难以去除图像中高密度噪声的问题,本文提出了一种新型的改进中值滤波算法。该算法在保证其灰度值不变的前提下,对图像中的信号点和噪声点进行标识后进行噪声处理。仿真实验结果表明,相比于传统中值滤波、均值滤波,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,具有更佳的视觉效果。 相似文献
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基于PCNN噪声检测的两级脉冲噪声滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效滤除图像中严重脉冲噪声干扰,提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)噪声检测的两级脉冲噪声滤除算法。该算法首先利用PCNN同步脉冲发放特性区分定位噪声点和信号点位置,其次根据噪声点局部邻域信息对噪声进行第1级自适应滤波,然后再利用具有保护边缘细节特点的多方向信息中值滤波器(MF进行第2级辅助滤波。实验结果表明,该算法在噪声检测中无需设定检测阈值,噪声检测精度较高;在去噪过程中不但有效滤除噪声干扰,而且能很好地保护图像边缘细节等信息,具有较好的主观视觉效果和客观评价指标,比传统MF及其它相关算法有更优的滤波性能,去噪能力强、信噪比高和适应性好,特别是对受严重噪声污染的图像,显示了更大的优越性。 相似文献
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针对传统自适应中值滤波算法的不足,文中提出了一种改进的自适应中值滤波方法,以有效的去除图像中的高密度脉冲噪声。第一,对于噪声点的检测,首先利用极大值和极小值的数量差找出可疑的噪声点,再利用邻域像素的相似性判断可疑点是否为噪声点。第二,对于滤波中值的计算,先把滤波窗口内具有相同灰度值的极值点压缩到一个,然后再计算中值。实验结果表明,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且具有较好的稳定性。 相似文献
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提出了一种基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器(IASMNE,improved adaptive switching median filter based on noise estimation)。IASMNE以图像经小波变换后在不同尺度和不同方向提取的子带滤波系数值的统计信息构成刻画图像受噪声干扰程度的特征矢量,在大量噪声图像上获得的特征矢量为学习数据集,并利用支持向量回归(SVR)分析实现对图像中噪声比例的准确估计。基于此,IASMNE对高、中、低不同噪声比例图像启动不同的滤波策略,并灵活设置滤波参数。大量实验表明,与其它开关型滤波器相比,IASMNE能够合理地根据图像噪声干扰程度进行最佳滤波,尤其是对于大于70%的椒盐噪声(SPN)能够大幅度提高图像质量。 相似文献
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基于灰色关联度的图像混合噪声的自适应滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
利用中值滤波和灰色关联度的特点,提出基于中值滤波和灰色关联度相结合的混合噪声图像滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的中值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到结果.实验结果表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效去除含有高斯噪声和脉冲噪声的图像噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的去噪效果和清晰度. 相似文献
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为了有效地滤除混合噪声,本文提出了一种基于人眼视觉特性的混合滤波算法。该方法首先采用基于人眼视觉特性的噪声敏感系数作为阈值来确定脉冲噪声点,对检测出脉冲噪声点采用自适应窗口大小的迭代中值滤波进行滤波,而对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的改进的自适应模糊滤波器进行处理。该算法与标准滤波方法及其它改进混合滤波算法相比,具有更好的滤波性能。 相似文献
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为了有效滤除图像高斯噪声,将滤波算法与增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的组合滤波算法.该算法首先针对经典中值滤波无法有效滤除高斯噪声的缺陷,从滤波模板的角度对其加以改进,对高斯噪声进行多角度、多尺度、多级串联滤波处理,以滤除一部分噪声;然后将均值滤波引入到小波域中,对图像残余噪声实现小波域逐级均值滤波,实现对噪声的基本滤除;最后设计出一种新型小波域增强函数模型,通过设定阈值,将滤波后图像分为若干个区域,分别进行不同程度的增强处理,通过结合具体实验对不同强度下噪声与增强函数系数的取值进行定量分析,给出两者之间的函数关系式.实验证明,该滤波算法对于高强度的高斯噪声有较好的抑制效果,并且具有一定的自适应性. 相似文献
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基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了... 相似文献