一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

基于模糊逻辑的足迹图像滤波算法

根据足迹图像噪声的特点,提出一种基于模糊逻辑的足迹图像去噪算法．算法首先分析足迹图像中像素不同方向邻域的灰度值分布情况进行噪声像素点的检测．然后使用改进的去除最大最小灰度值中值滤波算法对已检测噪声像素点的灰度值进行复原估计．最后,通过所设计符合实际的模糊逻辑规则,进行足迹图像噪声污染像素点的复原．实验结果表明,新算法在去除噪声的同时能够较好地保持足迹图像的细节特征,取得了优于现有大多数足迹图像滤波算法的效果．     

基于信号子空间的激光主动成像散斑去除

为研究激光主动成像中散斑噪声的抑制问题,提出一种基于信号子空间TDC(Timedomain constrained)的散斑去噪方法,并搭建一套基于距离选通ICCD的激光主动照明系统进行实验验证。首先使用同态变换将乘性噪声变为加性噪声,然后利用小波变换估计噪声的协方差;接着对含噪图像进行奇异值分解并估计信号子空间的维数,根据该维数对无噪图像的协方差矩阵进行特征值分解,计算出滤波估计矩阵。将滤波估计矩阵与含噪图像卷积,最后做同态逆变换,得到降噪后的图像。结果证明本文的去噪方法拥有比经典的Lee、Frost和Kuan算法更好的散斑噪声抑制效果,同时计算时间明显缩短。     

局部同质性测度的平滑式图像噪声估计

提出一种基于局部同质性测度的静止图像平滑式加性噪声估计方法。为增强图像中各像元的同质性测度值差异,以柯西分布函数作为核函数,提出一种图像同质性测度的新方法。为提取图像的真实边缘,采用各向异性扩散平滑算法。在去除包含图像真实边缘的子图像的基础上,根据所设定的同质性测度阈值,选取具有较高同质性的子图像,并计算这些子图像的标准方差。最后。将这些各子图像标准方差的中值作为图像噪声的估计值。本文所提出的图像噪声估计算法可自动化实现,无需任何人工参与。试验结果表明,与其它滤波式噪声估计方法比较,本文所提出的方法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种基于改进SUSAN算子的钨矿初选算法

以改进SUSAN算子为核心的钨矿石初选算法是一种针对性较强的算法.此算法采用改进的SUSAN算子的边缘提取方法,利用形态学开运算估计背景,与原始图像全局灰度进行几何运算来减弱背景的复杂纹理和噪声对图像的影响,以此来改善目标边缘提取的效果,并结合SUSAN基于图像灰度相似性比较的边缘检测算法.它不需梯度的计算,具有算法简单、定位准确、抗噪声能力强等特点,提高了算法效率,实现二者的优势互补,提高图像边缘检测的效果.     

改进SSR算法在人脸识别中的应用

为提高人脸检测中人脸验证的速度,在平方积分图像和图像窗口的灰度均值及方差快速计算基础上,对传统的SSR算法中人脸验证算法部分进行了改进。应用改进的算法,结合窗口灰度标准化的计算和平均人脸模板的取得,引入相关系数和平均偏差,加快了求解速度,克服了由于噪声点的存在对真实的候选脸图像漏检的情况。人脸检测实验证明应用改进的模板匹配算法的正确性.     

基于方向梯度的时域降噪算法及实现

提出基于方向梯度的时域降噪算法,利用运动估计技术,计算相邻图像间的运动矢量.通过计算图像每个像素点方向梯度,将图像所有像素点分为噪声点、边界点和内部点.对噪声点沿运动轨迹方向采用时域加权滤波,对边界点和内部点保持原来的灰度值.采用Matlab软件仿真环境实验结果表明:该降噪算法在去除视频序列噪声的同时也能很好地保护图像的细节.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷---对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法。该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度。先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块。最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。