一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

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     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

一种基于脉冲噪声检测的中值滤波方法

提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用中值滤波滤除脉冲噪声的方法。该方法将含有脉冲噪声的子图像样本空间,通过核函数映射成为高维空间中的一个超球体,计算该球体半径R及对应的球心向量a。对于测试样本,比较其到超球体球心的距离d与球体半径R两者之间的关系,若两者差的绝对值小于某一阈值,则不存在噪声,反之存在噪声。采用中值滤波方法,对检测到的噪声点进行滤除。与其他算法相比,提出的算法对噪声的判断更加准确,滤除噪声的方式更加合理,适用的图像范围更加广泛,具有更好的滤波性能。     

一种基于噪声检测的图像去噪算法

针对标准中值滤波算法去噪能力不强的问题,提出一种基于噪声检测的图像去噪算法。通过原图像与4个方向核的卷积,将像素点分为噪声点和信号点,直接输出信号点,而只处理噪声点。若信号点所在的最小邻域中存在信号点,则利用该点进行中值滤波;否则,继续扩大邻域范围。实验结果表明,该算法不仅能有效去除图像噪声,而且能较好地保护边缘,提高恢复图像的清晰度。     

一种快速消除彩色图像高脉冲噪声的方法

针对彩色图像脉冲噪声的分布特性,提出噪声检测和滤波复原的2步算法。该算法通过长针统计检测技术判断脉冲噪声位置,用改进适应性中值滤波技术复原图像。实验表明,与已有算法相比,该算法能有效去除彩色图像中的高水平脉冲噪声,噪声密度大于80％时仍有良好性能,且算法实时性好,适宜于在线处理。     

一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

一种基于中值滤波的图像去噪算法

由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪。针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器。分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比、峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真。     

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。     

基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法

针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。     

一种基于动态阈值的自适应中值滤波方法

针对图像受到电磁干扰带来的脉冲噪声,对自适应中值滤波方法进行改进。在去除噪声的过程中为了更好地将信号和噪声进行区分开,引入噪声点的预判机制。为满足改进算法对自适应中值滤波半径和窗口的变化的适应．采用自适应动态阈值。通过与SMF、RAMF等方法的比较实验表明,该算法具有较高的峰值信噪比和边缘保持性能。     

基于改进边界判别噪声检测的脉冲噪声滤波方法

边界判别噪声检测(BDND)算法对不平衡椒盐噪声和随机值噪声检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于改进BDND的脉冲噪声滤波方法。修改BDND分群不等式,将边界值b2置于高灰度群中,利用BDND第一阶段检测图像的所有像素点,生成噪声的直方图向量,通过比较相邻噪声数值的比值与给定阈值的关系,重新定义上下边界值,对中心像素做进一步检测。实验结果表明,该方法的检测性能明显优于BDND,漏检率和误检率大幅降低,并且能够在消除噪声的同时更好地保护图像的细节信息。     

基于改进的NLMP的自适应脉冲噪声对消器

在信号传输系统中,存在自适应算法不能处理的α-稳定脉冲噪声,在算法中将步长更新与系统输出误差e(n)的lp范数联系起来,利用系统的输出误差e(n)来确定自适应系统的步长,提出了一种适用于α-稳定脉冲噪声环境下的改进的NLMP自适应对消算法(MNLMP)。MNLMP很好地解决了NLMP算法收敛速度与稳态误差不能兼顾的缺点。通过计算机仿真,结果显示MNLMP比LMP、NLMP有更好的对消性能。同时,仿真结果显示在不同输入信噪比的情况下,MNLMP算法的输出信噪比其它两种算法有了明显的提高。     

基于小波变换的含噪图像边缘检测算法

针对含噪图像边缘检测时出现的噪声去除不完全和边缘定位不精确的问题,本文提出一种改进的图像边缘检测算法,该算法首先根据范数性质改进对图像进行小波变换求模极大值边缘检测时的梯度模算法,然后对得到的边缘图像利用本文所提出的阈值算法处理,最后连接图像,得到最终的图像边缘。计算机仿真结果表明,对于含噪图像,改进的算法能得到较为理想的图像边缘信息,实现了去噪和目标边缘精确定位的双向平衡,与传统的检测算法相比,检测效果有一定的提高。