基于刚体模型的视频自适应中值去噪算法

传统的去噪研究主要针对图像进行滤波,未考虑视频信号的时域与空域相关性。为充分利用视频信号的时空联系进行去噪,首先建立了视频刚体模型,然后基于刚体模型进行了自适应中值滤波的研究和对比。刚体模型将视频信号分解为只包含平移和旋转运动的刚体块,以线性关系组织视频像素。基于刚体模型的中值滤波使用被滤波点在刚体内空域相邻和时域对应的像素参与中值计算,并根据时域和空域的污染程度不同选择参考像素集的范围。通过对常用测试视频的去噪实验,证实了基于刚体模型去噪的可行性;基于刚体模型的自适应中值滤波的去噪效果优于普通空域自适应滤波,证明了时空联合去噪的优越性。     

基于量子理论的图像中值滤波

在传统图像中值滤波算法中,固定排序窗和无条件中值运算会影响算法的降噪能力。为此,提出一种改进的图像中值滤波算法。借鉴量子理论提出数字图像的伪量子化表示形式,应用量子哈达玛变换引入自适应机制,使排序窗口的大小和形状能根据其移动位置的图像局部特征自适应地变化,并引入有条件中值运算保留图像细节。仿真结果表明,与传统中值滤波和递归中值滤波算法相比,该算法在保留图像细节的同时,具有更强的降噪能力,且噪声强度对滤波效果的影响较小。     

飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题.针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法.首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性.     

基于混沌优化的自适应中值滤波

提出了用混沌优化的方法进行自适应中值滤波。该滤波是在自适应中值滤波的基础上,将混沌优化与E-中值滤波结合起来输出最佳值。仿真结果表明,这种中值滤波不仅去噪效果较好,而且对噪声污染严重的图像也能很好地保护图像的细节。     

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.     

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.     

自适应滤波的研究新方向

概述了自适应滤波的研究进展,回顾了时域和变换域自适应滤液方法,并引出了基于离散小波变换（ＤＷＴ）的自适应滤波。变换城自适应滤波大大改善了时域自适应滤波的速率,而小波变换由于具有多分辨和时频局部化特性,在时变信号和快速变化的信号自适应滤波方面个有广阔的应用前景,是未来自适应滤波发展的方向。     

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。     

基于小波变换的低频子带图像去噪方法研究

小波阈值去噪方法是研究最为广泛的方法之一,基于此方法提出了许多改进算法。然而,这些改进的小波阈值去噪算法都没有对低频子带进行处理。本文采用自适应中值滤波对小波变换的低频子带进行处理,而对高频子带采用通用阈值去噪算法。实验结果表明噪声方差越大（即噪声污染越严重）,重构图像PSNR提高的越多;对于噪声方差较小及细节较少的图像来说,重构图像的PSNR不是很理想。     

用于图像处理的自适应中值滤波

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法．该方法通过噪声检测确定子图像中的脉冲噪声点及噪声干扰大小,根据噪声干扰程度选择滤波窗口的尺寸,并采用改进的中值滤波方法对检测出的噪声点进行滤波．计算机模拟实验结果表明：自适应中值滤波能在有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,其滤波速度也较中值滤波具有明显优势．     

扩展自适应中值滤波器的原理与实现

在图像处理领域中噪声滤除是图像预处理阶段一项必不可少的工作。在许多场合都会遇到高强度噪声的图像，特别是椒盐噪声的滤除非常困难。本文对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析，提出了一种新的滤波器技术——扩展自适应中值滤波器技术。该技术不仅继承了原自适应中值滤波器技术的优点，而且还弥补了它的不足，解决了高强度噪声干扰下图像的滤波问题，滤波效果相当理想。最后，给出了几种滤波技术的滤波效果比较图，验证了本文提出的滤波新方法对椒盐噪声的滤除能力。     

自适应中值滤波算法在图像处理中的应用

为了比较自适应中值滤波相对于传统中值滤波在滤除数字图像中噪声时的优缺点,文章通过Matlab实现了中值滤波和自适应中值滤波仿真,分析了两种算法的滤波效果,从而从主观图像和客观参数上反映了自适应中值滤波算法的优越性,得到了它比传统中值滤波算法具有较好的图像去噪和细节保护性能的结论。     

基于自适应噪声滤波的视频对象分割算法*

介绍了基本的视频运动对象分割算法,针对变化区域检测算法中固定阈值滤噪的不足,提出了自适应噪声滤波的方法,同时利用计算机图形学中的扫描线填充思想得到变化区域的具体位置,实现视频对象的分割.实验证明了算法的有效性.     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,已得到了广泛的应用。针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波法具有更优良的滤波性能。     

一种快速自适应数字图像脉冲噪声滤除算法

根据脉冲噪声的特点,利用检测窗口内像素灰度值的统计信息,自适应地将数字图像中的噪声点检测出来,滤波算法只对噪声点进行处理,用噪声点邻域内所有信号点去极值后的平均值作为噪声点的滤波输出,实验结果表明该算法的滤波性能和计算速度都明显好于常用的中值滤波,具有良好的实用价值.     

Digital signal processing methods for impedance microfluidic cytometry

Impedance microfluidic cytometry is a non-invasive, label-free technology that can characterize the dielectric properties of single particles (beads/cells) at high speed. In this paper we show how digital signal processing methods are applied to the impedance signals for noise removal and signal recovery in an impedance microfluidic cytometry. Two methods are used; correlation to identify typical signals from a particle and for a noisier environment, an adaptive filter is used to remove noise. The benefits of adaptive filtering are demonstrated quantitatively from the correlation coefficient and signal-to-noise ratio. Finally, the adaptive filtering method is compared to the Savitzky–Golay filtering method.     

视频图像变化信息的动态检测算法与实现

研究了一种视频图像变化信息动态检测的方法。该方法采用数字图像处理技术,将中值滤波和自适应阈值分割应用到了检测当中。同时提出了分区域帧间比较的思想,以计算机为工作平台进行移动侦测,较好的解决虚警和漏警问题,有较高的准确性和可靠性。     

雪深超声回波信号的自适应滤波建模方法

针对现阶段获取积雪数据准确度不高的问题,根据超声回波信号特征并结合建模方法和现代数字信号处理技术,提出一种积雪超声回波信号的自适应滤波建模方法,利用包络检波算法和曲线拟合对回波信号包络中的确定性信号进行拟合并结合自适应滤波算法,在误差信号的反馈下通过迭代使输入信号逼近参考信号,改变输入信号幅值和频率也可以稳定地收敛。通过这种方法可以合成积雪回波信号,准确描述雪盖的层理结构,有效地降低了噪声干扰,拟合匹配度得到提高。     

一种去除椒盐噪声的自适应开关中值滤波算法

为了滤除图像中高密度椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应开关中值滤波算法。使用max-min算子作为噪声检测器,利用自适应邻域窗口对图像进行从左到右的逐行扫描,同时对位于窗口中心的像素点进行噪声判别,然后将检测出的噪声点采用中值滤波进行滤除,而信号点保持不变直接输出。实验仿真结果证明了该算法的有效性。     

Adaptive linear filtering design with minimum symbol error probability criterion

Adaptive digital filtering has traditionally been developed based on the minimum mean square error (MMSE) criterion and has found ever-increasing applications in communications. This paper presents an alternative adaptive filtering design based on the minimum symbol error rate (MSER) criterion for communication applications. It is shown that the MSER filtering is smarter, as it exploits the non-Gaussian distribution of filter output effectively. Consequently, it provides significant performance gain in terms of smaller symbol error over the MMSE approach. Adopting Parzen window or kernel density estimation for a probability density function, a block-data gradient adaptive MSER algorithm is derived. A stochastic gradient adaptive MSER algorithm, referred to as the least symbol error rate, is further developed for sample-by-sample adaptive implementation of the MSER filtering. Two applications, involving single-user channel equalization and beamforming assisted receiver, are included to demonstrate the effectiveness and generality of the proposed adaptive MSER filtering approach.