图像的中介滤波算法与图像中介保真度度量

 首先通过对图像噪声产生过程的分析,并根据随机性和模糊性的特征,提出新的图像噪声的定义;然后,以中介真值程度的数值化度量为基础,设计了新的图像去噪滤波算法.通过仿真实例,并采用经典的PSNR评价方法,与已有的典型算法处理结果比较表明,基于中介真值程度度量的图像去噪算法的去噪效果优越,因而更具有实用性和有效性.针对PNSR等经典评价方法的结果往往与人们主观视觉不一致的弱点,本文提出一种新的基于图像中介熵的图像保真度度量方法,对示例的评价结果表明,该方法符合人们的主观感受.     

采用一种新的滤波方法去除图像噪声

提出了一种新的滤波方法,使用适当窗口在图像上滑动,计算该窗口中心像素的块均匀度,并与整幅图像的块均匀度比较,自适应地确定窗口中心像素是否为噪声点;然后统计该窗口中噪声点的个数,自适应地调整滤波窗口大小,最后自适应地计算权值,并采用改进的加权中值滤波方法对噪声点进行逐点滤波.模拟实验和分析结果表明该方法是有效的,既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分,为去除图像中的噪声提供了一种新的方法.     

基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现

针对Visual Basic数值计算能力和图像处理能力的不足,不利于系统开发,介绍各向异性扩散方法的原理及其基于VB和MatrixVB的实现,编制了具有Windows界面和图形处理功能的各向异性扩散图像滤波程序.该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面优势结合起来,缩短了软件的开发周期.软件测试结果表明,计算方法正确,方法稳定可靠,算法设计优化,所开发的应用软件具有界面友好,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足图像滤波的要求.     

一种自适应去除振铃滤波新算法

振铃效应严重地影响了复原图像质量,在此针对MEPG-4中的去振铃滤波方法,提出一种新的去振铃滤波算法,既能有效消除振铃效应又能充分保护图像的边缘。算法首先找出边缘区域和非边缘区域,然后根据振铃效应产生的原因和现象,采用中值滤波器对图像进行自适应滤波,以去除振铃效应。实验结果表明,这里的滤波算法相对于MEPG-4中的去振铃滤波方法,能更加有效地去除振铃效应,并且大大提高了图像的主客观质量。     

高密度椒盐噪声图像的二次去噪方法

针对高密度的椒盐噪声图像,提出了一种基于中值滤波和均值滤波的高效的二次去噪方法 (Two-Step Denoising Algorithm,TSDA).数值试验表明,TSDA算法在保持图像边缘的同时能高效地去除高密度的椒盐噪声,较SMF方法和NDBA(New Decision-Based Algorithm)方法在检验指标MSE、PSNR和IEF上都有较大改进.     

一种改进的图像中脉冲噪声滤波方法

提出了一种估计脉冲噪声强度的方法,并针对传统中值滤波(MF)法在去除脉冲噪声时存在的不足,给出了一种由噪声检测和噪声滤波2个阶段组成的图像滤波方法.实验结果表明,采用本文估计方法获得的噪声强度偏差较小,噪声滤波方法能在有效去除噪声的同时保持图像的边缘.     

中值滤波在图像处理中的应用

通常在实际获取的图像中存在一定的噪声,而噪声的存在势必影响图像的清晰度、对比度等因素,会直接影响到下一步的图像处理.因此,图像滤波技术的研究一直是国内外研究的热点.中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,能有效滤除干扰噪声.文中探讨了中值滤波算法原理及其在图像处理中的应用,并给出了采用MATLAB仿真的实例,结果表明其具有较好的实用价值.     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整.     

脉冲噪声图像的中-均值滤波算法

由于在图像信息的获取和传输过程中,图像常常受到不同程度的脉冲噪声污染。为了有效地去除高浓度脉冲噪声,提出了一种基于中－均值滤波器的噪声去除算法。该方法根据脉冲噪声特点,设定一个简单的噪声检测算子,根据噪声检测结果设定自适应滤波窗口,同时根据噪声密度选择中值和均值滤波器。为了更加有效地保留图像的原有信息,对非噪声点不做滤波处理。仿真结果表明,所提出的中－均值滤波方法不仅能有效地去除高浓度的脉冲噪声,而且能很好地保留图像的原有信息,并具有较短的滤波处理时间。     

中值滤波技术在图像处理中的应用

中值滤波是一种非线性滤波方法。为了在尽可能消除或衰减噪声的同时很好地保留图像细节，提出一种对信号与噪声分别处理的中值滤波法，并在图像处理中应用。与常用的中值滤波法相比，采用该方法处理的图像其信噪比可以显著提高。     

消除脉冲噪声的改进自适应滤波算法

针对灰度图像受脉冲噪声污染后的恢复处理问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该方法根据脉冲噪声的分布特点,采用极大值、极小值和领域均值判定准则进行噪声点的检测,然后用检测窗口内最小非噪声点集合的中值作为噪声点的滤波输出。实验结果表明,与其他几种算法相比,文中算法不仅在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio)和结构相似度(Structural Similarity,SSIM)上有较大优势,而且还具有较低的时间复杂度和更好的自适应性。也进一步说明该方法不仅能有效地检测并滤除噪声点,还能较好地保护图像的边缘细节。     

AKF与EFRLS在动态目标跟踪性能上的比较

卡尔曼滤波是具有递推估计形式的最优滤波,但最优性的获得是在过程噪声和观测噪声统计特性已知的前提下得到的。然而,在大量的动态目标跟踪实际问题中噪声具有不确定性,因而有必要研究在噪声不确定下动态目标的跟踪算法以满足实际问题的需要。文中介绍自适应Kalman滤波对过程噪声方差的估计以及推广的遗忘因子最小二乘法对状态估计的递推公式,并且在平均误差最小准则下通过计算机仿真比较两种方法对动态目标的跟踪性能.仿真结果表明,在不确定噪声下自适应Kalman滤波能够取得比推广的遗忘因子递推最小二乘法更好的跟踪性能。     

晴空背景下恒星目标的检测

形态滤波和顺序滤波是图像处理中常用的两种方法,用这两种方法分别对含噪图像进行预处理,之后用阈值分割的办法提取出了目标,其中阈值是根据预处理前图像的灰度均值和方差来确定的.文中所处理的图像来自晴空背景下(日出前后)采集的恒星像光斑,经过实验发现用这种方法能较好提取出目标.同时实验证明图像中当目标所占面积比背景噪声点大时,用顺序滤波和阈值分割方法,不但能很好的提取出目标,而且运算速度也较快.最后给出用这种方法对其它图像的处理结果,结果表明此方法也很有效.     

可见光目标检测中图像增强方法研究

文中对目前常用的图像增强技术进行了研究,首先对目标图像特性进行了分析,介绍了常用的滤波方法,包括中值滤波、高通滤波和winner滤波等方法,用这些方法对给定的图像进行了滤波;接着提出了一种和最大值滤波的图像增强方法,也用该方法对给定的图像进行了滤波,并比较了各种方法处理图像中对目标信噪比的改善情况,给出了相应的结果,结果表明和最大值滤波要优于其他的方法。     

电子散斑相位检测的滤波方法研究

本文提出空域中值迭代滤波方法和频域离散余弦变换滤波方法,利用三步相移技术成功实现相位检测.对两种方法所得结果进行了比较.实验结果表明这两种方法对ESPI条纹图像进行处理是有效的.     

振动基座下光纤陀螺信号消噪方法对比研究

为了减小动态环境下光纤陀螺信号的随机误差,采取振动试验对光纤陀螺的动态误差进行激发,通过对试验数据的Allan方差分析,得到了振动过程中光纤陀螺信号随机误差的变化特性。采用基于AR(2)模型的Kalman滤波方法和小波滤波方法对光纤陀螺信号进行消噪处理,分析结果显示上述两种方法都能够有效地消除振动基座下FOG信号的随机误差,并且小波滤波方法要优于Kalman滤波方法。     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

一种改进型图像降噪方法

针对图像获取中易受到噪声干扰的问题,介绍了图像去噪处理的几种常用算法（邻域平均法、中值滤波法、图像间的平均滤波）,对比阐述了各自的优缺点及适用范围。提出了一种基于平滑滤波的小波阈值图像去噪算法,该算法采用中值滤波和小波阈值相结合的方式对图像进行平滑处理。实验结果表明,该方法不仅有利于图像噪声的去除,而且边缘信息也得到了较好的保留,使图像具有更好的视觉效果,还原出图像的本来面目。     

多相滤波法和低通滤波法实现正交插值的比较

正交插值可以由低通滤波法和多相滤波法来实现,文中从实现方式、采样率、滤波器方面进行了比较,使用matlab对两种方法进行了仿真分析,并在分析的基础上分别使用Xilinx公司的Virtex4 FPGA实现了两种结构.通过比较得出,多相滤波法相对于低通滤波法有很多优点:结构简单、资源占用少且易于实现.     

双线圈感应测井信号反褶积处理方法

在对于双线圈感应测井信号处理的研究中,提出两种对于几何因子信号反褶积处理的方法。包括了最佳维纳滤波反褶积与窗函数滤波反褶积对于背景电导率信号还原的处理方法。其特点在通过仿真,比较两种处理方法的有效性和各自的优势,有利于对于测量信号还原真电导率的实际应用,提高测量分辨率,使测量数据处理结果比传统处理更有利于薄层解析。