一种新型的混合滤波器的设计与实现

对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析,提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了中值滤波器和均值滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好地保持图像的边缘和几何结构细节。最后给出了几种滤波技术的滤波效果比较图,验证了文中提出的滤波新方法对椒盐噪声和高斯噪声的滤除能力。     

有效去除图像混合噪声的方法

脉冲耦合神经网络PCNN具有良好的脉冲传播特性,可以用于图像的边缘检测;多级中值滤波是对中值滤波的改进,具有较好的保护图像细节的作用;均值滤波是一种成熟的能较好滤除图像高斯噪声的方法.该算法充分结合上述3种算法的优点,先运用PCNN算法对被混合噪声干扰的图像进行边缘检测,然后利用多级中值滤波和均值滤波方法进行滤波处理.对不同的混合噪声进行滤除的实验结果表明本文算法较中值滤波和均值滤波方法有较大提升.     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

一种混合噪声滤除方法

传统的混合噪声滤除算法都存在各种不足.本文提出了一种新的基于灰度极值点检测的混合噪声去除方法.首先,该算法在保留图像特征的同时用基于噪声点检测的中值滤波消除椒盐噪声.其次,当椒盐噪声的污染程度低于某设定的阀值时,算法进入高斯噪声滤除阶段.     

核测井信号数字滤波器的设计与实现

核测井信号的统计特性，使原始测井数据必须经过一定的数字滤波处理才能应用。为了设计性能良好的数字滤波器，本文简述了加权平均滤波方法、中值滤波方法、以及自适应滤波方法的算法和设计方法，提出了适合核测井信号的混合滤波方案和软硬结合的数字滤波新模式，并给出了混合滤波方案的实现流程。应用实例证明了混合滤波方案的有效性。     

一种改进的非线性图像滤波器

基于均值滤波器提出了一种新的非线性滤波器,该滤波器可以同时处理高斯噪声和椒盐噪声.提高了非线性滤波器对复杂噪声环境的适应能力.     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

针对同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像,以全变分去噪模型为基础,结合中值滤波技术,提出一种新的混合噪声滤波算法.该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并以改进中值滤波算法去除,然后对含有高斯噪声的图像采用自适应广义变分模型进行降噪处理.实验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时能很好地保护图像细节,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径.     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

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     

基于改进的中值滤波和数学形态学的图像边缘检测

针对受到噪声干扰的图像边缘检测的不理想,提出一种基于改进的中值滤波和数学形态学结合的边缘检测方法。该算法首先对噪声图像用改进的中值滤波进行去除噪声处理,然后利用数学形态学进行边缘检测。利用Matlab软件进行仿真,结果证明该算法与一般的算法相比较能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高边缘检测的精确度,具有更好的边缘提取效果、边缘连续性和光滑性。     

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。     

图像去噪混合滤波方法

传统均值滤波和中值滤波对高斯型噪声和椒盐型噪声有着不同的滤波特性。实际滤波时，由于图像往往会受到两种不同性质噪声的同时干扰，因此，单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果，为了能同时对两种不同性质的噪声进行滤除，现提出了一种新的混合滤波算法，该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来，然后对受高斯噪声污染的像素采用均值滤波算法，而对受椒盐噪声污染的像素则采用中值滤波算法进行去噪。仿真结果证明，该方法更具有实用性和有效性。     

新型递归多级中值滤波器

结合了Adrian Burlan和Pauli Kuosmanen提出的关于中值滤波的新的递归算法结构,在多级中值滤波器(MLMF)算法基础上提出了一种新的中值滤渡器．该滤波器克服了传统多级中值滤波器一些缺点。实验结果显示,在抑制噪声方面和细节保护方面,该滤波器比传统的多级中值滤波器有着明显的改善．     

一种二维边沿检测滤波器

文章提出了一种新型二维边沿检测滤波器,利用二维滤波器模板与任意方向边沿的互相关最大值检测边沿,具有良好的噪声特性及较小的系统误差。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

一种多故障检测滤波器设计的新方法

提出了一种适用于多种故障类型的检测滤波器设计方法。基于故障输出空间进行故障检测,避免了必须采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测,从而使故障检测的实时性得到改善。仿真结果表明,文中提出的检测滤波器性能良好,满足工作要求。     

适用于有源电力滤波器的抗混叠滤波器设计

本文遵循从实际情况出发的思路,详细给出了抗混叠滤波器的各个性能指标的选择依据,最后运用matlab软件设计出了相应滤波器的模型并验证通过,旨在提出一种清晰的设计思路,为实际应用电路的设计提供理论指导。     

一种小波滤波器的构造与多尺度边缘检测

Marr曾经指出,人的视觉对于影像的描述具有多尺度的特性。论文基于这一思想,从二维平滑函数出发,并根据尺度呈级数变化的特点,导出了一组多尺度小波滤波器。该滤波器低通响应关于原点对称,高通响应关于原点反对称,而且截断误差很小,具有近似的紧支撑性和平滑性。同时给出了9组滤波器响应系数,可以实现由粗到精的特征提取,为影像的多尺度边缘检测提供了有用的工具。另一方面,影像经过该滤波器处理后,利用小波变换系数模的局部极大值来提取图像的边缘特征,不仅能够有效地抑制噪声,而且能够以子象素精度确定边缘的位置。最后,利用该滤波器对建筑物遥感影像进行了边缘检测试验,获得了良好的结果,为遥感影像建筑物边缘的自动提取打下了基础。