一种基于PCNN的医学图像混合噪声滤波方法

根据脉冲耦合神经网络同步脉冲发放特性来定位脉冲噪声和高斯噪声点的位置,提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。计算机仿真实验结果表明,这种方法适应性强,在去除医学图像噪声的同时能很好地保留医学图像的细节和边缘信息,有利于改善医学图像质量、提高信息利用率和诊断的正确率。该方法的效果优于均值滤波、中值滤波、维纳滤波等去噪方法,是去除医学CT图像混合噪声的一种比较理想的方法。     

脉冲噪声图像的中-均值滤波算法

由于在图像信息的获取和传输过程中,图像常常受到不同程度的脉冲噪声污染。为了有效地去除高浓度脉冲噪声,提出了一种基于中－均值滤波器的噪声去除算法。该方法根据脉冲噪声特点,设定一个简单的噪声检测算子,根据噪声检测结果设定自适应滤波窗口,同时根据噪声密度选择中值和均值滤波器。为了更加有效地保留图像的原有信息,对非噪声点不做滤波处理。仿真结果表明,所提出的中－均值滤波方法不仅能有效地去除高浓度的脉冲噪声,而且能很好地保留图像的原有信息,并具有较短的滤波处理时间。     

一种新的图像去噪混合滤波方法

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和模糊加权均值滤波的混合滤波方法.该方法首先进行噪声检测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模糊加权均值滤波算法,而对受脉冲噪声污染的像素则采用改进的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.     

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。     

快速高效去除图像椒盐噪声的均值滤波算法

针对常见滤除椒盐噪声算法需要使用阈值、运算时间长、去除噪声效果不理想等缺陷,提出了一种快速高效去除图像椒盐噪声的均值滤波算法。新算法对滤波窗口下的疑似噪声像素,有针对性地选择少数信号像素构成信号像素集合,取集合中的元素均值对疑似噪声像素进行滤波。实验结果表明,对于噪声密度为1%到99%的图像,新算法均具有良好的去除噪声能力和保持细节能力,而且整个算法耗费时间很少,因而具有较大的实用性。     

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.     

双迭代等距均值滤波的医学图像恢复北大核心CSCD

医学图像中往往有很多与脉冲噪声灰度相同的像素,因此含脉冲噪声的医学图像的恢复非常困难。为了获得比现有的脉冲噪声滤波器更好的噪声抑制和纹理结构保持效果,提出了一种双迭代等距均值滤波(dual iterative equidistant mean filter,DIEMF)的医学图像恢复方法。该方法采用等距离邻域进行噪声检测和去除;噪声检测器循环地利用邻域的非最值像素与中心像素之间的平均绝对差,以及利用多数原则,将噪声像素与无噪像素区分开来;噪声去除采用自适应和双迭代的方法,以等距邻域中无噪像素和先前恢复像素的平均值作为中心噪声像素的灰度估计值,充分利用最近的先前恢复的像素。实验结果表明,该方法在噪声抑制和纹理结构保持方面优于现有的方法,特别是对于低密度噪声,它比现有的滤波器具有显著的优越性。     

激光无损检测中基于调制度的图像自适应滤波研究

激光散斑图像在成像时不可避免地受噪声乘性调制,因此去除噪声是激光散斑图像处理的一项重要任务.本文在分析和对比了不同滤波算法的特点之后,基于调制度能够度量像素可靠程度,结合均值滤波,提出了基于调制度的条纹图像自适应均值滤波算法,并将其应用在激光无损检测图像去噪中,实验结果表明该算法优于普通的均值滤波,在抑制散斑噪声的同时有效保护了边缘等细节信息.     

一种用于消除红外图像噪声的自适应加权滤波算法

针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。     

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。     

一种基于极值的自适应均值滤波算法

图像增强过程中,如何在去除噪声的同时尽可能保留图像边缘细节非常重要.提出了一种基于极值的自适应均值滤波算法,该算法根据图像中某点的灰度值是否为邻域灰度极值将全部像素分为可疑噪声与信号两类,然后对可疑噪声点采用包括四个一维窗口和一个二维窗口在内的不同方向的五个子窗口分别计算均值,按照各个子窗口的均方差大小,自动选择窗口进行滤波,明显降低了普通均值滤波算法造成的模糊程度,使被误判的边缘像素点得到最大限度的保护.实验证明,该算法能在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的邻域平均算法.     

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.     

改进邻域平均法在MRI图像去噪处理中的研究

对磁共振成像图像的去噪声处理是医学图像预处理中的重要环节。为了克服均值滤波算法不能兼顾去噪和保持图像边缘细节的不足,提出了改进邻域平均法。先根据相似者相容的原理得到待像素与各模板的关系,从而判断该像素是否为孤立噪声点。然后对孤立噪声点用灰度相近T邻域平均法进行处理,并对非孤立噪声点采用加权平滑模板进行处理。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,还保留了图像的边缘和细节。     

基于灰色关联度的图像混合噪声的自适应滤波算法

利用中值滤波和灰色关联度的特点,提出基于中值滤波和灰色关联度相结合的混合噪声图像滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的中值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到结果.实验结果表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效去除含有高斯噪声和脉冲噪声的图像噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的去噪效果和清晰度.     

采用背景提取和自适应滤波的视频降噪算法

针对监控视频图像背景固定的特点,提出一种有效去除高斯噪声和脉冲噪声的降噪算法.首先通过分析噪声设计一种提取视频序列背景图像的算法,然后对运动区域采用自适应像素域滤波算法来进行处理.该算法根据最小可觉差和视频图像特征自适应地选择谐波均值滤波、加权算术平均滤波、α-截尾均值滤波和中值滤波.为评估降噪算法性能,将降噪处理前后的视频序列分别进行MPEG-2编码,并改变目标码率对比视频质量.实验结果显示:降噪处理后的视频能够用更少的(约50%)比特数获得相同的主、客观视频质量;或者用相同的比特数获得更高的视频质量.     

一种新的自适应图像去块效应滤波方法

非邻域均值滤波算法能够在有效地去除图像中的高斯噪声的同时保留图像细节信息,但是该算法对于压缩噪声的滤除效果不佳.而且在非邻域均值滤波算法中,需要预先设定滤波参数,该参数对滤波性能的影响很大.但是在实际的应用中,很难凭经验预先设定滤波参数.鉴于此,设计出一种无参块效应评估准则T,T可在无原图参考的情况下,估计压缩图像的图...     

一种改进的加权均值滤波算法

当图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法均不能达到较好的去噪效果。针对这一问题,提出了一种改进的加权均值滤波算法。算法采用局部阈值优化的方法计算各像素点的权值,将滤波窗口各像素点的灰度值与对应的权值进行加权运算,结果作为窗口中心点的滤波输出。仿真实验结果证明,该算法对脉冲噪声和高斯噪声具有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节,效果均优于传统中值、均值滤波算法和改进的中值滤波算法(IMF)。     

一种改进的图像中脉冲噪声滤波方法

提出了一种估计脉冲噪声强度的方法,并针对传统中值滤波(MF)法在去除脉冲噪声时存在的不足,给出了一种由噪声检测和噪声滤波2个阶段组成的图像滤波方法.实验结果表明,采用本文估计方法获得的噪声强度偏差较小,噪声滤波方法能在有效去除噪声的同时保持图像的边缘.     

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。     

基于均值漂移的自适应滤波及其在光谱信号处理中的应用

该文给出了一种基于均值漂移的自适应双边滤波方法,其性能仅取决于空域的核尺度参数,幅度域的核尺度是根据信号的局部特征自适应选取的。该方法能够去除脉冲噪声,能有效抑制非脉冲噪声,并有较强的边缘保护能力。实验和分析表明本文方法的整体性能优于高斯滤波和中值滤波。该文将所提出方法用于天体光谱的去噪,并与均值漂移滤波和小波硬阈值法进行了比较,结果表明:该方法能够有效抑制光谱中天光背景噪声和随机噪声,并能较好地保护谱线信息,更适于天体光谱信号的处理。