多种形状窗口下的快速中值滤波算法

针对各类形状的窗口的对称特性,巧妙设定滤波窗口移动顺序,同时利用两个方向相邻窗口的已有信息将每个新窗口查找中值的比较次数降到很低。对七种常用形状的窗口分别设计了算法,实验证明这一组算法比传统快速排序算法和已有的一些改进算法在速度上均有不同程度的提高。     

数字图像处理中多窗口下的自适应中值滤波

根据心理物理学、神经生理学、认知神经学等学科在视觉认知领域的部分研究成果，结合机器视觉、图像处理领域在图像增强方面已经提出的一些方法，提出了结合先验知识的多窗口结构下的分块中值滤波方法，在每一个窗口内单独进行处理与分析，突出了视觉处理目的，减少了运算量，节省数据存储空间，达到了令人满意的滤波效果，能够在原始图像比较复杂的情况下，较好地对其进行预处理，可以改善、提高后期图像处理过程，如图像分割、图像分析的正确性和有效性。     

一种新型噪声检测中值滤波算法

本文提出了一种基于噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中,噪声检测方法改进了Minmax方法。经过实验仿真并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于双窗口和极值压缩的自适应中值滤波

为了提高中值滤波器的滤波性能和适应不同密度的椒盐脉冲噪声,从噪声检测的准确性、噪声滤除的有效性和滤波速度的实用性等3个方面分别对中值滤波方法加以改进,提出了一种基于双窗口和极值压缩的自适应中值滤波方法(DWECAMF)。该方法采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的滤波策略、压缩噪声滤除窗口内极大值和极小值策略以及自适应脉冲噪声滤除策略,以提高图像滤波性能,同时采用了移动滤波策略提高滤波速度以增强其实用性。实验表明,该方法在以上3个方面的性能都有极大提高,并且对不同密度的椒盐噪声都具有很好的滤波性能。     

一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好保护图像细节以及受较严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法。算法采用开关策略,判断N×N窗口内像素点。对于噪声点,先求出以该点为中心的纵横2 N个窗口中每个窗口像素点的中值,再计算出这些中值点的中值,以替换噪声点像素值。对于非噪声点,保持原值不变,从而实现了噪声的去除。仿真结果表明,纵横窗口关联的多级中值滤波算法具有较好的细节保护能力和较强的去噪声能力。     

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.     

基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法

基于决策的非对称裁剪中值滤波方法(MDBUTMF)能有效复原被高密度椒盐噪声污染的彩色图像,然而该方法采用固定大小的滤波窗口并利用均值替代中心像素,因此导致算法鲁棒性较低,对部分图像滤波失效.针对该问题,提出了一种基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法,通过增加对单色区域的判断,有效解决了已有算法对单色区域滤波失效的问题,使得新方法具有较高的鲁棒性和实用性;并采用自适应窗口解决了MDBUTMF采用单一3× 3窗口易导致滤波效果差的问题.实验数据表明,与经典的多种矢量以及标量的中值滤波方法相比,提出的裁剪中值滤波方法不仅具有较高的PSNR,而且具有较低的MAE和NCD,在抑制椒盐噪声的同时能有效保护图像的色调和细节.     

一种图像综合中值滤波方法

本文描述了图像中值滤波的原理,提出一种图像综合中值滤波算法,通过测试表明,该算法可明显改善图像中值滤波处理效果。     

融合梯度信息的改进中值滤波算法研究

针对中值滤波在去除噪声时会破坏图像细线特征、边缘模糊的问题,根据待处理图像边缘特征选择合适形状和大小的滤波窗口,对图像进行滤波处理.提出一种融合边缘梯度信息的改进中值滤波算法,算法可以根据边缘梯度信息自适应调节滤波窗口的形状和大小,最大程度上减少边缘模糊,保护细线特征.将算法应用于含有印痕缺陷的弹壳底部图像滤波处理.滤...     

一种改进的中值滤波算法

通常 ,大部分自然图像中同时存在颗粒噪声和高斯噪声 ,而单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题 ,L ee和 Kassam提出了一种改进的均值滤波算法 Modified Trim med Mean(MTM) ,虽然 MTM算法的滤波效果相对于传统的平滑算法已有了很大的改善 ,但是 MTM的滤噪能力在很大程度上受到了阈值的限制。在分析 MTM算法和传统平滑算法结构特点的基础上提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法对含有混合噪声的图像上每一点的 N× N区域应用自适应算子。对于不同的图像区域 ,算子也相应地有所不同 ,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值 ,且当某点的灰度越接近灰度中值 ,其权值就相应地越大。实践证明 ,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和 MTM滤波 ,且没有阈值限制     

改进中值滤波方法的图像预处理技术

图像实时处理系统日益发展,这无疑对FPGA的广泛应用提供了良好的平台。针对在某些领域传统的中值滤波算法无法快速有效的对采集到的图像进行处理,采用改进中值滤波利用FPGA运行速度快、内部程序并行运行等优点,设计出具有高实时性、高灵活性的图像预处理系统。通过中值滤波算法特点运用Verilog硬件描述语言进行代码编写,并在Quartus II、Modelsim进行实现仿真,最后与MATLAB中值滤波仿真图及多级中值滤波进行对比,得出利用FPGA处理改进中值滤波不但能够顺利对图像进行中值滤波,而且具有运算速度快、低能耗的特点。     

图像加窗中值滤波算法研究

提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法。在分析经典中值滤波算法基础上,给出了加窗中值滤波算法的基本原理与实现过程,与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能。     

一种改进的自适应中值滤波算法

传统的自适应中值滤波算法,利用极值判别像素点是否为噪声点。该方法容易将边缘点误判为噪声点,将噪声点误判为信号点。本文针对这一问题,提出一种利用边缘点与噪声点的差异判别噪声点,并将噪声点分为平滑区噪声点与边缘区域噪声点,对不同类型噪声点进行不同处理。从而达到更好的抑制噪声与保护图像细节效果。     

一种改进的自适应保细节中值滤波算法

中值滤波是常用的降噪算法,它可以保留比较尖锐的边界,但是却容易模糊图象的细节。尽管已经有一些改进算法,但效果并不十分理想。文章介绍了一种保细节中值滤波算法,采用了多尺度多方向的窗口,根据图象各部分特性自适应地选择窗口进行中值滤波。实验结果证明,文章的算法优于其他几种常用的中值滤波算法。     

基于小波变换和模糊中值滤波的图像边缘检测

小波变换是近年来兴起的信号处理技术。它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,非常适合于图像处理。实际图像中常常含有噪声,噪声在小波变换中会产生大量的奇异点。中值滤波器是一种非线性滤波器,具有良好的边缘保持特性。该文提出了结合小波变换、中值滤波器和多分辨率分析的边缘检测方法,给出了一种自适应选择模糊中值滤波器因子的方法。实验结果表明,该方法是有效的。