一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能。     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文 在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒 盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分 了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤 除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能 去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去 除噪声的效果比其他方法更优。     

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2级噪声检测的改进中值滤波算法

针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足,提出了一种新的改进算法.该算法首先采用2级噪声检测方法对图像中的信号点和噪声点进行标识,然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理,而对信号点则保留其灰度值不变.实验结果表明,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法,该算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果.     

快速去除椒盐噪声的蛇形扫描滤波算法

为提高椒盐噪声图像的处理速度和去噪效果,提出一种蛇形扫描滤波算法。利用OTSU算法求出椒盐噪声的阈值,在噪声分布区间内找出相邻灰度之间像素个数差异的最大值,将极值点的灰度值与OTSU算法求出的阈值进行加权平均作为信号与噪声的分割点。实验结果表明,该算法能高效、快速、准确地去除椒盐噪声,并且与中值滤波算法相比,较好地保留了原图的细节,尤其对于高密度噪声污染的图像具有更好的去噪效果。     

一种基于纵横子窗口的去椒盐噪声算法

为了有效地去除图像椒盐噪声并且较好地保持图像的细节,提出了纵横子窗口的滤波算法.算法对噪声图像检测窗口内中心像素点进行检测,如果是噪声点,将检测窗口划分为水平和垂直方向2N个子窗口,计算子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出它们的中值;如果为偶数,求出它们的均值,然后用这些子窗口的中值、均值及中心点像素值的中值替代中心点像素值,对于非噪声点的中心点保持原值不变.仿真实验表明,算法对椒盐噪声的抑制和图像细节的保持具有较好的鲁棒性和适应性.     

一种基于纵横子窗口的去椒盐噪声算法

为了有效地去除图像椒盐噪声并且较好地保持图像的细节,提出了纵横子窗口的滤波算法。算法对噪声图像检测窗口内中心像素点进行检测,如果是噪声点,将检测窗口划分为水平和垂直方向2N个子窗口,计算子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出它们的中值;如果为偶数,求出它们的均值,然后用这些子窗口的中值、均值及中心点像素值的中值替代中心点像素值,对于非噪声点的中心点保持原值不变。仿真实验表明,算法对椒盐噪声的抑制和图像细节的保持具有较好的鲁棒性和适应性。     

一种基于噪声检测的图像去噪算法

针对标准中值滤波算法去噪能力不强的问题,提出一种基于噪声检测的图像去噪算法。通过原图像与4个方向核的卷积,将像素点分为噪声点和信号点,直接输出信号点,而只处理噪声点。若信号点所在的最小邻域中存在信号点,则利用该点进行中值滤波;否则,继续扩大邻域范围。实验结果表明,该算法不仅能有效去除图像噪声,而且能较好地保护边缘,提高恢复图像的清晰度。     

基于方向中值的图像椒盐噪声检测算法

为了在有效去除椒盐噪声的同时最大限度地保持图像的细节,针对现有应用于椒盐噪声检测算法的优缺点,提出一种基于方向中值的椒盐噪声两级检测算法。算法通过初级全局噪声检测将图像分为可疑噪声点与信号点,二级检测中算法以可疑噪声点为中心在5×5的检测窗口中设置9个方向检测区,通过可疑噪声点灰度值与检测区像素点灰度中值的比较最终确定噪声点的位置。算法中的可行性漏检在保证图像质量的同时减少了后续处理的像素数,同时,算法具有较低的噪声误检率,保持了图像的细节。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

消除椒盐噪声的改进滤波算法

数字图像在采集、传输等过程中会产生椒盐噪声。传统滤波算法在高噪声率情况下,很难对图像进行有效处理。该文在极值中值滤波的基础上,提出一种具有精确噪声点检测步骤的滤波算法,通过设定阈值并考虑相邻像素的相关性来区分噪声点和信号点,提高滤波精度。实验表明该算法在滤除噪声并保护图像细节方面比其他算法有较大提高,在严重噪声污染情况下,对图像的恢复也有较好效果。     

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。     

基于支持向量机的改进中值滤波算法

对椒盐噪声的特点以及标准中值滤波算法存在的不足,提出一种基于支持向量机的改进中值滤波算法. 该算法首先对噪声图像进行中值滤波,并对滤波后图像去模糊化,然后用支持向量机分类确定去模糊化后图像中灰度值为最大值或最小值的像素点是否为噪声点,最后通过支持向量机回归预测将噪声点恢复为原始信号. 仿真实验及仿真结果分析表明该算法可以有效地去除椒盐噪声,且有较高的峰值信噪比.     

基于噪声检测的遥感图像模糊滤波

提出了一种基于噪声检测的遥感图像模糊滤波方法。该方法首先用一个噪声检测标准将输入图像的像元分为为噪声像元和信号像元,然后,利用模糊数学的相关理论对噪声像元进行处理,并把处理结果赋给输出图像的对应像元;而对于信号像元,则不进行处理,直接把它的值赋给输出图像的对立像元。另外,在图像处理过程中,把输入图像的噪声像元用其处理结果代替,以更好地改善图像滤波处理结果。实验结果表明本文的方法能有效地去除图像中的椒盐噪声。     

基于直方图的图象去噪滤波器

滤除图象噪声时，虽然利用的先验知识越多，其滤波效果越好，但是一般情况下，由于只能得到一幅被污染的图象，无法获得这些先验知识，因而滤波效果较差。为了解决该问题，提出了一种去除图象中椒盐噪声的新型滤波器。该滤波器首先给出了一种有效的估计原图象直方图的方法，进而利用估计直方图的信息来进行滤波；然后对滤波窗口中的像素进行一种排除最大和最小灰度值的操作，以滤除椒盐噪声点。实验表明，该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显。