基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析结果表明,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。该算法根据噪声点与周围信息的关联程度调整噪声点滤波值,从而更好地处理图像的细节部分。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

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.     

基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法

通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点,根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理,从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明,该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能,对于噪声污染严重的图像,滤波效果更好。     

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。     

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.     

改进的自适应中值滤波

均值滤波能较好的平滑图像的噪声,自适应中值滤波能较好的保存原始图像的细节和边缘。为了恢复被高密度脉冲噪声污染的图像,提出了改进的自适应中值滤波算法,新算法结合了均值滤波和自适应中值滤波两者的优点。实验结果表明,该算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,并较好地保留原始图像细节和边缘。     

一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

基于小波变换的自适应模糊阈值去噪算法

文章提出了一种适合于消除混合噪声的去噪算法——自适应模糊阈值去噪算法。该算法根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,结合中值滤波和模糊理论,自适应地进行软阈值滤波,然后进行小波重构,得到去噪图像。实验表明,与软阈值去噪和改进软阈值去噪算法相比,该算法具有良好而稳健的去噪效果,能够更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。