结合改进扩散和双边滤波的低剂量CT重建

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种结合非局部均值模糊扩散和扩展邻域双边滤波的中值先验(MP)重建算法。首先,使用基于非局部均值模糊扩散方法对中值先验分布的最大后验(MAP)重建算法进行改进,以减少重建图像中的噪声;然后,采用基于扩展邻域的双边滤波方法对重建图像进行处理,以保持图像的边缘和细节信息,进一步提高重建图像的信噪比。采用Shepp-Logan模型和胸腔模型来验证算法的有效性,实验结果表明,与滤波反投影(FBP)、中值根先验(MRP)、非局部均值模糊扩散的MP重建(NLMMP)算法和非局部均值双边滤波的MP重建(NLMBFMP)算法相比,所提新算法的归一化均方距离和均方绝对误差最小,且信噪比最高,分别为10.20 dB和15.51 dB。该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时保持了图像的边缘和细节信息,改善了低剂量CT图像质量退化的问题,获得高信噪比和高质量的重建图像。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

基于双阈值的滤波算法研究

针对均值滤波和中值滤波的不足,提出一种改进的基于双阈值滤波算法。该算法通过两个阈值和均值的关系来判断当前点应取的值。和传统的滤波算法相比．该算法在滤出噪声的同时,能最大限度保留原始图像信息,滤波效果较好。     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

一种新型的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数,利用此模糊滤波系数对滤波方法进行加权,得到一种加权中值滤波器。通过对小窗口内的灰度值不等于最大灰度值和最小灰度值的像素点的检测自适应调整窗口大小,对超过设定的最大窗口的情况,噪声点的灰度值用四个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。仿真结果表明,新算法具有较好的细节保护能力和较强的去除噪声能力。     

图像脉冲噪声滤波算法

针对低噪声污染图像提出了一种改进的中值滤波算法.该算法通过计算滑动窗口内的像素均值和方差,根据数理统计特性,自适应选定阈值,对符合噪声条件的像素进行初次滤除,然后采用开关中值滤波算法对不符合条件的像素再次滤波.实验结果表明,该算法既能有效地去除噪声,又能清晰地保持图像边缘,降低了传统改进型中值滤波算法对阚值的依赖性和对图像边缘细节的损害程度,且滤波性能优于一些典型改进型中值滤波算法.     

边缘检测中的改进型均值滤波算法

针对传统高斯滤波器算法存在边缘模糊及局部伪影的问题,提出一种改进型均值滤波算法,以有效去除图像中的高密度脉冲噪声。通过求解图像直方图,检测图像直方图的左右2个峰值点,以查找出可疑的噪声点,进而使用灰度值确定其坐标。利用图像像素点周围灰度值的相似性,在局部窗口选择递归加权平均值代替被污染的图像像素点灰度值。结合自动选择Canny算子的双阈值方法,对灰度图像边缘进行检测。实验结果表明,该算法的算子滤波效果优于LOG算子和传统灰度Canny算子,且具有较好的稳定性。     

基于像素点聚类分离的滤波算法

为了提高受随机值脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。对噪声图像进行初步滤波,分辨出图像中比较明显的噪声;根据图像局部像素点的相似性和噪声点的孤立性,计算出噪声图像的相关矩阵;运用模糊C均值聚类算法对所求相关矩阵进行迭代聚类,分离出噪声点和正常像素点;对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能更好地滤除噪声点,保护了更多的图像细节,具有良好的滤波效果。     

基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法

针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声,无法有效解决多种混合噪声的不足,提出了一种基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法。该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化,同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波,并将重构得到的图像进一步去除噪声。实验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法,且能较好地保护图像的边缘细节信息,通过客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）定量比较,PSNR提升了5.333 2~6.527 8 dB,RMSE可降低29.41%~46.03%,运行时间仅为1.492 0 s,整体降噪性能更优。     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

基于脉冲耦合神经网络的自适应图像滤波

为有效滤除灰度图像中的椒盐噪声并保留图像的边缘及细节信息,提出一种简化的阈值单向衰减脉冲耦合神经网络(PCNN)点火矩阵自适应图像滤波方法,简化的PCNN结构减少了所需参数并提高了运算速度。该方法通过对PCNN点火矩阵的分析,定位出被噪声污染的像素,只对噪声像素进行滤波,因而有效地保留了图像的细节信息;并根据椒盐噪声的特点,动态估计图像的噪声强度,自适应地选择滤波窗口的大小和滤波次数。实验结果表明提出方法较常见的图像降噪方法在滤波效果、自适应性及保留图像细节方面有明显的优势。     

低照度视频监控图像降噪算法设计与实现

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素宏块采用改进的维纳滤波算法进行降噪,对静止像素宏块采用数学形态学和中值滤波相结合的算法进行降噪。实验数据显示,该算法总体时间复杂度接近O(n),使用该算法降噪后的图像的PSNR值和DV,BV值均高于经典降噪算法,证明了该算法在降低时间复杂度的同时,能有效降低图像噪声,并较好地保持图像的解析度。     

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。     

结合区域分割和双边滤波的图像去噪新算法

提出一种结合区域分割和双边滤波的图像高斯噪声抑制新算法。基于像素的双边滤波器在滤波时,由于平滑系数的选择受到噪声的干扰,在图像边缘区域的滤波存在一定的盲目性,导致滤波结果中结构信息不能有效保持。本文在图像分割的基础上利用区域图来指导双边滤波过程,根据区域内的噪声属性和区域间的相似程度来分别计算相应像素间的滤波平滑系数。通过对区域内与区域间进行不同模式的滤波,增强了滤波算法对图像结构的自适应性。实验结果表明,该算法在获得良好去噪效果的同时,能有效保持图像的结构信息。     

基于视觉灵敏度及改进方向距离彩色图像迭代滤波算法

为消除人眼视觉差别对彩色图像滤波的影响,提出了RGB非均匀色彩空间中三基色(红、绿、蓝)的视觉灵敏度的计算方法。滤波算法先用粗糙集理论对噪声像素做初步判断,再结合视觉灵敏度修正判断结果,最后用改进的方向距离滤波器(DDF)滤除噪声像素。仿真实验表明,算法在颜色保持、边缘细节保护、噪声滤除率方面均优于现有滤波算法;且在各种密度噪声情况下,其归一化均方差最小,峰值信噪比最大。     

更普适的快速自适应图像滤波算法——近均值滤波

对常见的滤波算法进行分析,在此基础上提出“近均值”的概念,设计相应的滤波算法。对滤波窗口尺寸采用自适应的方式,在排除部分可疑噪声数据后,对剩余数据计算均值。提出三种计算近均值的规则和两种噪声判断方案,组合设计了九种滤波算法。在与均值滤波、中值滤波及部分改进的滤波算法进行实验对比后,确定提出的第七种滤波算法具有更好的滤波效果,能适应不同类型的噪声,其普适性和实用性进一步增强。     

细节感知的纹理滤波算法

目的 基于现有的研究提出一种细节感知的纹理去除算法,在去除图像纹理时,能够很好地保持图像的结构信息,尤其是诸如细长结构和边角信息等在其他方法中容易被模糊化的特殊细节。方法 首先,本文提出一种能够识别细长结构的结构检测方法,对细长结构进行检测并增强其结构特征。其次,为了估计每个像素点的最优滤波核尺度,改进原有的相对总变差模型,多方向寻找最小相对总变差,使它能够更好地区分纹理和边界,并且将边角信息从纹理中区分出来。然后,将检测出来的细长结构归一到改进的相对总变差的度量尺度上,估计滤波核尺度,生成引导滤波图像。这样就能够在平坦或有纹理的区域运用大尺度的滤波核,并在结构边缘和边角附近减小滤波核。最后,通过联合双边滤波器得到纹理去除后的图像。结果 实验测试了马赛克图像和艺术画作,对比了相对总变差和尺度敏感的结构保护滤波等方法,本文方法在去除纹理的同时保留了细长结构和边角细节,并且具有良好的普适性和鲁棒性。利用本文算法处理一幅含10万像素的图像,仅通过一次迭代计算就能够去除大量纹理且效果优于已有的方法,本算法的计算时间为3.37 s,其他算法为0.07~3.29 s。结论 本文设计的纹理滤波器不仅在保持诸如细长结构方面的性能更好,而且使纹理去除后的图像在边角细节处更尖锐,为图像的后续处理提供了一种强有力的图像预处理方式。     

双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。