夜间图像匹配中的斑状噪声预处理

夜间图像匹配中,实时夜间图像中的斑状噪声影响了边缘相关匹配的性能。在分析了斑状噪声特点的基础上,提出了一种新的基于标记的噪声预处理方法,先标记出图像中的斑状噪声点,在匹配时被标记的噪声点不参与相关统计,从而达到消除斑状噪声对匹配影响的目的。该方法与传统的中值滤波、均值滤波等方法相比,更能提高相关匹配的性能,试验结果验证了该方法的有效性。     

红外图像的自适应混合双边滤波算法

针对红外图像中的混合噪声,提出了一种自适应混合双边滤波算法。首先对双边滤波原理进行了分析,提出不能滤除强高斯噪声和脉冲噪声是由于双边滤波引入灰度域权值而带来的固有不足,因此根据双边滤波算法的特点设置了一种像素间的相似度,并以该相似度为基础将双边滤波不能滤除的强噪声点进行了标记,仅对红外图像中标记出的强噪声点进行中值滤波以减少图像模糊,对普通噪声点采用灰度方差自适应双边滤波以保留更多边缘特征。自适应混合双边滤波能够有效滤除红外图像中的高斯噪声、脉冲噪声以及由其组成的混合噪声,同时在滤波过程中并不降低双边滤波保留红外图像边缘特征的性能。仿真实验结果表明,与传统双边滤波、改进的双边滤波以及各项异性扩散-中值滤波算法相比,该算法无论是滤除红外图像的混合噪声还是保留边缘特征都较为优越。     

基于细节保留的椒盐噪声自适应滤波算法

针对灰度图像中椒盐噪声的特点,提出了一种更加精确的噪声检测方法:该方法利用滤波窗口内像素点灰度值的不同,将受椒盐噪声污染的图像中像素点划分为噪声点,疑似噪声点和信号点.通过设定阈值,并参考相邻像素点的相关性来进一步区分疑似噪声点,最终建立噪声标记矩阵.对于被标记的噪声点,采用自适应滤波算法,保留更多的图像细节.仿真结果表明,该算法在除去噪声点的同时,对于边缘细节也有非常好的保护作用.     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法北大核心

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法。该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作。以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声。实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整。     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。     

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

针对电子倍增CCD（EMCCD）图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整.     

采用一种新的滤波方法去除图像噪声

提出了一种新的滤波方法,使用适当窗口在图像上滑动,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;然后统计该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.模拟实验和分析结果表明该方法是有效的,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,为去除图像中的噪声提供了一种新的方法.     

一种红外图像颗粒噪声自适应滤波算法

针对红外图像中常出现的颗粒噪声,在对自适应中值滤波(AMF)改进的基础上,提出了一种基于噪声检测的加权融合中值滤波算法。该算法对于噪声的滤除分为检测和滤波2个环节。首先根据对大量图像信息分布特征进行分析,设计出了较为通用的4类噪声检测模版;其次分别采用各模版对噪声进行极值检测并加以标记,以区分出极值点与像素点;然后根据模版内极值点与非极值点的数目比例确定噪声点,并将非极值点取均值作为噪声滤波结果输出;对于区域的极值点,引入距离判别准则加以确认,被确认为噪声点的像素值通过模版内非极值点分别取均值和中值并加权融合得到;最后对4个模版处理后的滤波值进行等权融合,得到最终的滤波图像。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)、开关中值滤波(SMF)性能比较,实验表明,本文滤波算法对于高强度的斑点噪声具有较好的滤波性能,对于红外图像处理具有一定的借鉴价值。     

基于人眼视觉特性的自适应中值滤波算法

为了在滤除图像椒盐噪声的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于人眼视觉特性(HVS)的自适应中值滤波算法.该方法首先采用基于HVS的噪声敏感系数作为阈值来确定噪声点,然后自适应调整滤波窗口大小,采用迭代中值滤波对噪声点进行滤波.该算法与标准中值(SM)滤波及其它改进中值滤波算法相比,具有更好的滤波性能.     

一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法

为了有效地滤除红外图像中的噪声,提出了一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法。该算法首先对红外噪声图像的各高频分解子图像分别进行噪声点检测和标记;然后根据各子图像中像素点分布特征分别设计出4类具有多方向性的滤波模板进行自适应加权滤波;最后将低频分解子图像与滤波后的各小波高频分解子图像进行重构。分别将中值滤波(MF)、伪中值滤波(PMF)、极值中值滤波(EMF)、加权中值滤波(WMF)、以及本文算法应用于标准测试图像以及红外图像去噪,并引入峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE)进行去噪效果评定。标准测试图像和红外图像仿真结果表明,该算法性能明显优于PMF,且相对于与其余几类同类型算法而言,也具有一定的优势。     

基于自适应过完备稀疏表示的红外图像滤波方法

针对传统滤波算法在滤除红外图像噪声时会损失部分有用信息的问题,提出一种基于自适应过完备稀疏表示的红外图像滤波方法。该方法采用K-SVD算法以待滤波的红外图像为样本训练出自适应过完备原子库;采用正交匹配跟踪算法将红外图像信号在该过完备原子库上稀疏分解为稀疏成分和其他成分,稀疏成分对应红外图像中的有用信息,其他成分对应红外图像中的噪声,由稀疏成分重建图像,从而达到消除噪声的目的。实验结果表明:该方法相比传统方法具有更好的滤波效果,重建图像质量较高。     

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法.首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值.对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高.     

基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声滤波

基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法.首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声,并给出了神经元参数的估计方法.然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似,提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波.仿真表明,本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能,和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势.     

一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法

传统的图像相关匹配方法中,由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和一定程度的几何形变以及对目标的局部遮挡,使得利用求取对应像素灰度差累加和来进行相似性度量算法的性能很容易受到影响。文中从另一角度提出了一种新的图像相关匹配算法。该方法改变了原先匹配算法中求取模块图像和目标图像的像素灰度差的和的方法,而改为求取两幅图像之间相接近的点的个数,从而使匹配算法的稳定性大大提高,因为 局部出现的大片噪声点将不会影响匹配的结果,而这样的情况在传统的相关算法中将会显著影响匹配结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点，提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法，并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进，用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失；另一方面，针对传统人工设定阈值的不确定性，将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理，发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151，验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量，同时保留了连接性较好的边缘点，改善了边缘细节信息的提取效果。     

一种新型的中值滤波改进算法

针对传统中值滤波算法难以去除图像中高密度噪声的问题,本文提出了一种新型的改进中值滤波算法。该算法在保证其灰度值不变的前提下,对图像中的信号点和噪声点进行标识后进行噪声处理。仿真实验结果表明,相比于传统中值滤波、均值滤波,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,具有更佳的视觉效果。     

基于相关邻域模型的SAR图像非线性迭代滤波方法

提出一种基于相关邻域模型可抑制误差积累的SAR图像非线性迭代滤波方法。该方法将图像划分为均匀、非均匀及孤立的强散射点三种区域,对均匀区域采用局域平均的方法进行滤波,对非均匀区域采用基于相关邻域模型的最大后验概率估计进行滤波,对孤立的强散射点则保留其原值不变。为了进一步抑制噪声同时保留图像的细节信息,本文采用了可抑制误差积累的非线性迭代滤波方法。仿真实验证明该方法在有效抑制斑点噪声的同时能够很好的保留图像的细节信息。     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于噪声检测的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好的处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好的进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效的提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀.     

红外图像噪声先验中值滤波方法的设计与应用

红外图像中的脉冲噪声影响温度测量及分析,同时影响红外图像的可观性。传统中值滤波容易造成过度滤波,影响温度分布,丢失图像温度信息。针对传统方法的缺陷,借鉴噪声检测的中值滤波方法,将其应用于红外图像的脉冲噪声滤波。该方法在中值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。然后进行对噪声污染像素的针对性滤波,实验证明,达到了既能有效滤除噪声,又完整保留温度信息的目的。