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非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。 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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一种改进的中值滤波算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
去除图像中的椒盐噪声是图像处理中的一个重要问题。传统的中值滤波算法,对所有的像素点采用相同的处理,使图像的细节变得模糊,同时降低了效率。本文针对这个问题,在多级中值滤波的基础上,提出了基于噪声点检测的多级中值滤波算法。通过Matlab仿真研究表明,该算法可以有效去除图像的椒盐噪声,并能更好的保护图像细节,同时具有很高的效率。 相似文献
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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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文章介绍了该算法的基本原理,并进行编程实现;结果表明该改进的中值滤波器无论对低噪声还是高噪声的滤除效果都非常好;该滤波器能更有效地、更有针对性地抑制噪声并保持住图像的细节,表现出良好的滤波特性. 相似文献
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通过对传统中值滤波的分析,针对传统中值滤波在图像去噪过程中的不足,提出了一种改进算法,根据图像细节特征进行阈值设定,给出噪声与复杂图像细节的判断方法。通过实验仿真该算法对椒盐噪声的抑制和复杂图像细节保护具有很好的鲁棒性和适应性。 相似文献
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一种快速的彩色图像矢量中值滤波算法 总被引:8,自引:0,他引:8
文章提出一种新的快速矢量中值滤波算法。首先,求取象素的方向区域距离测度并将滤波窗口划分为两个子窗口:然后,在子窗口内进行矢量中值滤波。实验结果表明,该算法速度快,具有较好的滤波效果。 相似文献
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重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上. 相似文献
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介绍了中值滤波的概念和几种改进的中值滤波算法,在几种改进算法的基础上提出了新的中值滤波改进算法。依据以上几种算法进行了仿真试验和图像视觉上的比较,并进行了数字图像的峰值信噪比(PSNR),归一化均方误差(NMSE)和归一化平均绝对误差(NMAE)的几种定量指标的比较。实验结果和几种定量指标比较结果表明,该算法能有效地滤除图像中的椒盐噪声,还能使图像保持很好的清晰度,明显优于几种改进的中值滤波算法。 相似文献
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《现代电子技术》2015,(12):85-88
为了有效地抑制图像中的椒盐噪声,更好地保持图像细节,提出一种基于多级中值滤波的加权滤波算法。算法采用5×5滤波窗口,如果中心点为噪声点,则将滤波窗口划分为水平和垂直10个条形子窗口,先计算每个子窗口内所有非噪声点的均值,作为加权运算的基础值,然后求出这些基础值的中值,利用每个基础值与它们中值的差计算出每个基础值的相应权值。最后将这些基础值与对应权值进行加权运算,将结果替换中心点的像素值;如果中心点为非噪声点,则保持原值不变。实验结果表明,该算法对于高密度椒盐噪声污染的图像具有良好的去噪性能,并且较好地保持了图像的细节,效果优于传统的中值滤波算法和多级中值滤波算法。 相似文献
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提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除算法.将像素值为0或255附近的像素点作为疑似噪声点,其余点为信号点.信号点不做任何处理,以保留更多的图像细节.而对于疑似噪声点,首先用改进的自适应极值中值方法进行噪声检测,并将检测结果记录在一个二值矩阵flag中,其中信号点记为1,噪声点记为0.然后根据图像像素值矩阵与flag的点积进行自适应中值滤波处理.实验结果表明,不仅对真实含噪图像处理有很强的适应性,而且对噪声密度高的图像,能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节.在不同噪声率下均优于标准中值(SMF)滤波法及其一些改进方法,在噪声密度为10%~90%其峰值信噪比(PSNR)平均提高6dB. 相似文献
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