一种基于排序阈值的开关中值滤波方法

提出了一种基于排序阈值的开关中值滤波方法以克服图像滤波中去噪与细节保护的矛盾。该方法利用滤波窗口内像素点的排序信息，在极值中值滤波方法的基础上，将受脉冲噪声污染图像中的像素点进一步分为噪声点、边缘细节区和平坦区3种类型。通过对多种图像测试的统计结果，获得合适的分类器参数，然后利用类型判决，进行开关中值滤波，即对噪声点和平坦区进行中值滤波以得到良好的噪声滤除效果，而对边缘细节区不做处理以获得良好的细节保护效果。比较了标准中值滤波、极值中值滤波和本方法的结果。实验结果表明，本方法具有更好的效果。     

广义多级混合噪声图像滤波

本文在传统的线性、非线性滤波技术的基础上,提出了一种新的滤波器结构——广义多级混合滤波器。并导出了滤波算法。对受加性噪声(高斯噪声、均匀噪声和脉冲噪声)和信号相关噪声干扰的图像,它具有良好的噪声抑制能力,且有效地保持图像边缘和细节。在噪声图像的均匀区域,它几乎具备最优的滤波性能;在图像边缘区域,它的性能可以与FIR-中值混合滤波相媲美。而且,现有的多级中值滤波、Wiener-中值滤波、中值均值混合滤波、非线性均值滤波和排序统计滤波等都是它的特殊情况。     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

自适应投票快速中值滤波算法研究

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法,其优点是能有效滤除图像中的噪声像素,同时还有一定的保持图像边缘的效果;其缺点是滤波速度慢、图像边缘细节保持效果不理想。在分析中值滤波及其改进算法的基础上,提出了自适应投票快速中值滤波算法（AVMF）。该算法一方面利用图像噪声的特征自适应筛选出需要滤除的噪声像素,另一方面利用滤波窗口的中值元素的特点以及滤波窗口移动的特性,采用完全不排序的投票法快速计算中值。使用Lena图像对AVMF算法进行测试实验,实验结果表明：AVMF同多种中值滤波改进算法比较,不仅能有效滤除噪声和较好地保留图像边缘细节,而且极大地提高了滤波处理速度。     

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。     

基于System Generator的快速中值滤波算法设计与实现

针对传统中值滤波算法比较运算量大、处理效率低、无法满足实时性的问题,以中值滤波原理为基础,对滤波排序算法和实现方案进行了研究,提出了一种基于System Generator的快速中值滤波算法。该算法通过两次行、列排序将3×3窗口中9个像素取中值简化为3个像素的排序运算,使得单窗口查找中值的比较次数由传统排序算法的36次最少降到了14次。结合System Generator系统建模工具,将处理速度提升到传统方法的近6倍,达到了快速抑制噪声的目的,满足了图像实时处理的要求。     

一种快速有效的图像脉冲噪声滤除方法

针对图像数据中脉冲噪声的特点,该文提出了一种快速有效的滤除方法。这种方法通过寻找局部极值快速确定噪声点,并对图像的所有像素做分类标记,处理的过程中只考虑标记为噪声的点,采用邻域内非噪声点的均值作为滤波输出。这样处理不会影响图像中未受噪声污染的像素,而且减少了相应的计算量,经测试,该算法的滤波性能和计算速度明显好于常用的中值滤波方法,可以快速有效地滤除脉冲噪声,具有很好的实用价值。     

强椒盐噪声图像的二次自适应中值滤波算法

中值滤波是一种简单而重要的处理椒盐噪声图像的方法,但传统的中值滤波只适用于弱噪声的情况,对于强椒盐噪声并不适用.本文在中值滤波的基础上,提出了一种自适应的二次中值滤波算法,该算法具有实现过程简单,运算复杂度低,自适应性强的特点.经过实验表明:该方法对强椒盐噪声图像具有良好的处理效果,特别适用于噪声大于50%的高强度椒盐噪声图像.     

基于矢量尺度的图像滤波

对于医学图像滤波来说,很重要的一点就是滤波后的图像应该尽可能地保留图像中的边缘和细节特征.但通常在滤波过程中,在消除噪声的同时会模糊图像中一些重要的结构信息.在最近几年中,基于尺度的滤波方法已经有效地应用在灰度图像的滤波中.现把基于尺度的方法推广到矢量(彩色)图像的滤波中.在传统滤波方法(矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波)基础上,相应地提出了3种基于球尺度的矢量滤波器.新的滤波方法能根据图像中像素的尺度信息,在图像边缘和细节附近,即区域边界执行较小的平滑,而在区域内部进行较大的平滑,从而能够自适应地控制滤波过程.实验结果表明,所提出的滤波方法与传统滤波方法相比,在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征.     

中值滤波的快速算法

文章提出了一种中值滤波的快速算法,与传统算法相比,它的特点是考虑了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性。在运算过程中,保留前面窗口内数据的排序信息,作为下一个窗口内数据排序的参考。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行,减少了中值滤波过程中比较运算的次数,提高了运算效率。