基于双阈值的滤波算法研究

针对均值滤波和中值滤波的不足,提出一种改进的基于双阈值滤波算法。该算法通过两个阈值和均值的关系来判断当前点应取的值。和传统的滤波算法相比．该算法在滤出噪声的同时,能最大限度保留原始图像信息,滤波效果较好。     

一种改进的极值均值自适应滤波算法

为了在滤除噪声的同时保持图像细节,提出了一种新型自适应滤波算法。该算法根据图像中的某点是否为邻域极值点,将全部像素分为可疑噪声和信号两类,若中心点属于可疑噪声,将其并入信号类组成一新类,并计算其均值与信号类均值的差值,再通过与阈值比较,确定是否用信号类的中值取代原噪声图像的值。滤波窗口能根据噪声密度自适应改变大小。实验表明,该算法具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,效果优于其他中值滤波算法。     

一种新型提高光斑图像质心精度的去噪方法*

提出了一种新的结合自适应中值滤波和阈值的去噪方法。与其他中值滤波方法不同,这里采用的自适应中值滤波的滑动窗口大小根据窗口内灰度的均值与最佳阈值下目标部分灰度均值和背景部分灰度均值的差别自适应确定。实验结果表明,与仅用中值滤波或仅用简单阈值对图像去噪的方法相比,利用该去噪方法,图像的信噪比提高了10.42 dB,光斑图像质心的精度最大提高了80%左右。     

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。     

基于改进型中值滤波的高密度椒盐噪声图像去噪算法研究

针对目前已有滤波算法对高密度椒盐噪声降噪能力较低的问题,提出了一种基于改进型中值滤波的算法。该算法在自适应中值滤波与斜率差值的基础上,采用图像局部均值与方差的方式对噪声点进行预判定,并对图像边缘进行二次邻域均值滤波。实验结果表明,该算法能够有效去除高密度椒盐噪声,并且能较好地保留细节信息。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

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HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法

通过充分考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种改进的图像自适应K近邻均值滤波算法。该方法首先利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值来确定噪声点,然后根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小与参与滤波的像素数K值,采用自适应K近邻均值滤波对检测出的噪声点进行处理。该算法能有效去除噪声,并较好地保留图像边缘细节,仿真实验结果表明,提出算法比传统中值滤波、均值滤波和K近邻均值滤波算法有更好的去噪能力。     

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。     

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

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。     

基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波

根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。     

图象椒盐噪声的非线性自适应滤除

为了在滤除图象椒盐噪声的同时能很好地保持图象的细节,提出了一种新颖的图象椒盐噪声非线性自适应滤除算法。该方法首先在噪声图象的滤波窗口中去除具有最大和最小灰度值的象素,然后求取剩余象素的均值,计算出该均值与对应的象素灰度值的差值,再通过与阈值相比较,确定是否用求得的均值代替原噪声图象的灰度值。阈值由图象的灰度分布自适应地确定,该算法与已发表的同类算法相比,具有更好地滤波性能,尤其在噪声严重时,其效果明显优于传统的中值滤波算法。     

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。     

双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。     

一种基于正切图像处理(TIP)模型的图像滤波算法

传统的图像滤波算法在滤除噪声的同时会丢失一些图像的细节信息,使图像变得模糊,为此提出了一种基于正切图像处理模型的图像滤波算法,算法根据待检测像素周围3×3邻域的像素值,利用正切函数和反正切函数进行处理。算法简单、容易实现,能够在有效地抑制噪声的同时,增强和保留图像的边缘和角点等细节信息。通过实验比较可知,该算法明显优于其它图像滤波算法。     

用噪声检测算法改进理想低通滤波器

针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果。实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027dB。将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向。