基于多级中值滤波的小波去噪方法

经典图像去噪方法中,多级中值滤波有良好的保护细节的特性,近年来在小波域中对信号的处理,能使噪声抑制更加有效。结合两者的特点,提出了基于多级中值滤波的改进算法,利用最大最小中值之差判断平坦及边缘区域,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像细节不受损失。实验表明该方法与Donoho的软门限方法相比较,可以得到更好的去噪效果。     

结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

在采集心电信号数据的过程中,必然会涉及到肌电干扰、基线漂移和50Hz工频干扰,而使用常规系统辨识法则常常在一定程度上难以鉴定心电信号的特性.中值滤波器是一种操作简单的、高速的非线性信号滤波器,它常用于心电信号中低频去噪过程,如基线漂移.因为WTS的二进小波是一组带通滤波器,不同尺度有不同的频带,小波变换被选定用来分解原始信号,小波变系数的重建形成了消除干扰的心电信号.采用模拟实验是要确定如何进行自适应的阈值选取,适当的分解层数和小波函数.通过使用MIT/BIH数据库的心电信号,并结合计算机仿真形成的心电信号来对该方法进行检验.结论表明此算法可有效抑制心电信号中的主要噪声,满足心电波形临床分析和诊断的需求.     

中值滤波算法的研究与改进

本文对图像处理中常用的中值滤波算法的几种加速改进算法进行了研究与对比,探讨了各种算法实现机制、处理效果及运算复杂度,提出一种新的基于直方图的分级查找中值滤波算法,通过对比实验表明,新算法提高了中值滤波的速度,能应用于任何中值的应用场景,并能与以往的各种中值滤波改进算法相结合.     

基于噪声特征和矢量中值滤波的彩色图像去噪算法

为了有效去除彩色图像噪声,同时保留图像细节信息,并提高处理速度,在分析彩色图像噪声特征的基础上,探索了基于噪声点的距离测度特性的判别算法,并结合改进的矢量中值滤波(VMF)算法对检测出的噪声点予以降噪处理.试验结果表明:该方法能够较好地抑制噪声,有效地保留了图像细节信息,且所用时间仅为传统矢量中值滤波算法的1/2左右.     

基于改进中值滤波的图像去噪算法

中值滤波算法是一种常见的图像去噪算法,其性能受滤波器窗口大小的影响较大,因此提出一种能够根据噪声点自动调节滤波窗口大小的改进中值滤波算法,可以有效克服中值滤波不能调整窗口大小的缺点,避免图像边缘模糊。通过利用Matlab进行仿真实验,将所提算法与中值滤波和维纳滤波算法进行对比,并计算峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）来分析去噪结果。实验表明,与中值滤波和维纳滤波相比,改进中值滤波算法能够更加快速准确地去除图像中的噪声。因此,该改进中值滤波算法是一种有效的图像去噪算法。     

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。     

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     

改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。     

自适应中值滤波算法的研究与应用

本文研究一种自适应的中值滤波算法,该算法对含有噪声的图像自动选取合适的窗口进行滤波处理,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比。     

基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法

提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态（BEMD）将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的BEMD图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。     

基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方法*

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态。保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,本文方法在滤除噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到比较明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。     

融合偏微分方程和中值滤波的图像去噪模型

针对基于偏微分方程(PDE)的图像去噪模型不能有效地去除脉冲噪声,并且低阶偏微分方程在去噪的同时会出现“块效应”现象的问题,提出一种融合偏微分方程和自适应中值滤波的图像去噪模型。该模型通过对图像梯度的分析,在梯度变化剧烈区域和梯度变化微小区域利用二阶模型去噪以提高去噪效率;而在梯度渐变区域利用四阶模型平滑图像以避免出现“块效应”现象。同时,利用脉冲噪声梯度值远大于边缘梯度值的特点,定位脉冲噪声所在区域,在该区域利用自适应中值滤波消除脉冲噪声。该方法能有效去除脉冲噪声,保护图像边缘并消除“块效应”现象,同时提高了去噪效率。实验表明了该模型的有效性。     

结合双边滤波和多帧均值滤波的图像降噪

针对单幅图像空间降噪中存在的问题,提出一种利用同一场景的多帧图像进行噪声抑制的自适应空域滤波方法。首先对每一帧用双边滤波器进行滤波,以在平滑噪声的同时,保护图像边缘;然后对每一像素进行帧间平均值滤波,以利用多幅图像的信息进一步滤除噪声,并减轻双边滤波后的卡通效果。提出的算法在两组多帧图像上进行了测试。实验显示,与单帧双边滤波和简单的多图像平均方法相比,该方法的降噪性能有所提高。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

一种基于多级阈值的中值滤波算法设计

虽然加权中值滤波在一定程度上对图像有着良好的去噪效果,但是不能在对图像去噪的基础上很好地保留图像细节。针对该算法存在的缺点,提出了基于多级阈值的中值滤波算法。采用Matlab软件编程,通过设定多级阈值方法来检测当前像素点是否为噪声点,使算法在去噪的基础上对图像细节有良好的改善。实验结果表明改进的加权中值滤波算法对图像细节有明显的提高。     

改进的自适应中值滤波

均值滤波能较好的平滑图像的噪声,自适应中值滤波能较好的保存原始图像的细节和边缘。为了恢复被高密度脉冲噪声污染的图像,提出了改进的自适应中值滤波算法,新算法结合了均值滤波和自适应中值滤波两者的优点。实验结果表明,该算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,并较好地保留原始图像细节和边缘。     

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法.所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度.实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性.     

基于斜率的自适应中值滤波算法

针对图像中椒盐噪声点的准确检测与去除问题,提出一种基于斜率的自适应中值滤波算法。该算法首先用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用于待检测图像的每一个像素,若当前像素的灰度值为其邻域内所有像素灰度值的极值,判断此点为准噪声点;再利用像素灰度值序列中两段子序列斜率的差值及模板区域内像素灰度值的均值自适应地判断准噪声点是否为真正的噪声点;最后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。与标准中值滤波方法相比,该方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明,该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。