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。     

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。     

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.     

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。     

一种基于自适应的新型中值滤波算法

提出了一种新的自适应中值滤波算法,首先使用3×3窗口在图像上滑动,计算该窗口中心像素的块均匀度,并与整幅图像的块均匀度比较,自适应地确定窗口中心像素是否为噪声点;然后统计3×3窗口中噪声点的个数,自适应地调整滤波窗口大小,最后自适应地计算权值,并采用改进的加权中值滤波方法对噪声点进行逐点滤波。该方法既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分。通过对实验结果进一步分析,该方法比均值滤波和中值滤波的性能更加优化,在椒盐噪声大小相同的情况下,PSNR值提高了9.4~12.7。评价结果与目视效果吻合良好,为图像去除噪声提供了一个新的途径。     

基于自适应加权重复值滤波和同态滤波的MR图像增强

磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像通常存在椒盐噪声(Salt and Pepper Noise,SPN)以及对比度低的问题,为了增强MR图像,分别在空域和频域针对不同侧重点分步进行滤波.对于多数滤波算法去除高水平SPN不理想的情况,提出了自适应加权重复值滤波算法(Adaptive Weighted Duplicate Filter,AWDF),通过连续放大窗口直到两个连续窗口的最大值和最小值分别相等来确定自适应窗口大小,用窗口内最大重复无噪像素的均值替代噪声像素.将其应用于不同噪声水平下的MR图像的预处理中,再在频域应用同态滤波.仿真结果表明,用自适应加权重复值滤波器和优化的高斯同态滤波器相结合的办法处理MR图像,能够在去除高水平SPN的同时提高图像对比度,增加图像细节,对图像的PSNR和SSIM等都有较大提高,图像增强效果显著.     

邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。     

迭代自适应权重均值滤波的图像去噪

针对现有滤波方法滤除图像椒盐噪声的性能不理想和耗时长等缺陷,提出了一种迭代自适应权重均值滤波的图像去噪方法（IAWF）。首先,利用图像邻域像素与处理点的相似性采用新型方法构建邻域权重;然后,将此邻域权重与开关裁剪均值滤波结合形成新型权重均值滤波方法,充分利用像素间的相关性和开关裁剪滤波的优势,有效提高了算法的去噪效果,同时采用自适应的方式调整滤波窗口大小,以便尽可能地保护图像细节;最后,采用迭代式滤波方法,即如果上述操作还没有处理完噪声点,则迭代去噪直至噪声点处理完毕,实现自动处理。仿真实验结果表明,在各种不同噪声密度下,IAWF在峰值信噪比（PSNR）、失真度,以及视觉效果等方面均优于现有的几种优秀的滤波算法,且具有更快的运行速度,更适用于实际应用场合。     

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。     

彩色图像混合滤波算法

提出了一种彩色图像混合滤波方法.该方法先判断像素的类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用多窗口矢量中值滤波抑制脉冲噪声.该算法能够自适应地选择滤波方法,提高了滤波性能.     

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。     

基于自适应参数估计的鲁棒语音增强算法

基于鲁棒H_∞滤波器理论和共轭梯度自适应参数估计方法提出了一种对复杂噪声有抑制效果的语音增强算法。应用这种方法自适应地从带噪信号中提取语音参数时不必预先知道噪声源的统计特性,只要求噪声信号能量有限。因为它基于H_∞滤波器,所以可保证由外界干扰和附加噪声引起的性能指标恶化达到最小。仿真结果表明：该语音增强算法具有计算速度快、鲁棒性好、语音增强效果明显、易于实现、可抑制复杂背景噪声等特点。     

稳健平滑算法的改进策略

众所周知,一个优秀的平滑算法必须在去除噪声的同时,还要具有良好的边缘细节保持能力。稳健平滑算法虽然是一种很简单的算法,但存在着它的缺陷。针对稳健平滑算法只能消除空间密度不大的椒盐噪声这一不足,在分析和实现已有改进算法的基础上,提出了新的改进策略,即一种自适应的稳健平滑算法,该算法在去除密度大的噪声的同时,保持了良好的边缘信息,使处理效果得到了很大的改进。该算法用MATLAB编程,通过这种新的自适应稳健平滑算法与其他算法对于受椒盐噪声污染程度不同的图像的平滑效果的仿真实验对比证明,该算法具有更好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪效果优于已有的稳健滤波算法和中值滤波算法。     

采用脉冲宽度检测的自适应滤波算法

在对图像中干扰噪声模型分析的基础上,提出基于脉冲宽度和噪声模型检测的自适应噪声滤波算法,通过判定干扰噪声的脉冲宽度及分布密度来确定滤波器窗口的大小及类型,从而有效去除复合型干扰噪声.实验结果表明所提出的算法操作简单,对实际图像的处理效果优于一般常用噪声平滑滤波器的输出结果.     

自适应UKF算法在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.     

基于邻域结构相似性的混合噪音线性滤波算法

本文提出一种基于像素邻域结构信息相似性的混合噪音线性滤波算法(GLMF)。该算法是对线性混合滤波器(LMF)的一种改进,它利用图像中存在着大量冗余信息的特性,恢复被混合噪音染污的像素,在判断邻域内像素的相似性时,除考虑像素灰度值的相似性之外,又考虑了像素邻域结构的相似性,用像素灰度值的梯度来表示邻域结构信息。仿真实验证明,用GLMF去噪的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于已知的同类滤波器。该算法适用于恢复被高斯噪音和随机脉冲噪音混合污染的数字图像。     

几种滤波算法在医学图像上的实现

文中研究的目的是通过滤噪来改善图像质量,便于医生分析CT图像和实现计算机辅助诊断对医学图像的预处理。采用均值滤波、中值滤波、自适应滤波算法对医学图像进行噪声处理。不仅提供了算法的程序代码,还通过Matlab平台进行了模拟实验。实验结果表明,均值滤波算法的滤噪能力和保护图像细节能力不及中值滤波算法,自适应中值滤波算法处理效果优于其他两种滤波算法。结论是文中所研究的几种滤波算法在医学图像上滤噪是可行且有效的。     

图像脉冲噪声的自适应长距离相关迭代滤波法

提出一种基于局部极值噪声检测的自适应长距离相关迭代滤波算法.该算法首先采用局部极值法进行噪声检测,然后在一定的搜寻范围内计算信号点与噪声点的背景均方误差值,并以该背景均方误差值为基础采用自适应加权法进行滤波,最后将这一滤波过程进行迭代计算.实验结果表明,该算法滤波效果优于传统的滤波算法,它可以有效地去除图像中的脉冲噪声,并较好地保持图像细节信息,在噪声密度很大的情况下也表现出很好的滤波性能.     

基于自适应开关插值算法的图像椒盐噪声滤波*

针对传统中值滤波算法在滤除椒盐噪声时的缺点,提出了一种自适应开关插值算法。该方法根据椒盐噪声的特点,通过极大值、极小值和块均匀度检测来标志噪声,然后根据噪声分布情况,利用拉格朗日插值和自适应中值滤波来滤除噪声。实验结果表明,该方法对椒盐噪声密度为10%80%的测试图像,能更加有效地抑制椒盐噪声并很好地保持了图像的细节信息,滤波性能比传统中值滤波方法更理想。该方法为图像去噪提供了一种新的途径。