基于量子分解的航拍图像中值滤波

针对无人机航拍图像在采集或者传输过程中容易产生噪声的问题,提出了一种基于量子图像分解的中值滤波算法。该算法首先将经典图像表示为量子图像,并通过量子理论对量子图像进行分解,得到分解子图,然后利用改进的快速中值滤波算法对分解子图进行去噪,最后将各子图去噪结果进行合成得到最终的去噪图像。实验证明,该方法能够有效去除无人机航拍图像中的椒盐噪声和高斯噪声,所提算法在去噪效果方面与传统中值滤波算法相比,信噪比提高了约17%,与递归中值滤波相比提高了约28%。并且算法的效率得到了一定程度的提高。     

基于小波变换的图像去噪算法研究

小波变换作为一种重要的工具,已经在图像处理中得到了广泛的应用。我们所获得的图像一般信噪比比较低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只针对单一噪声进行去除。文章提出了一种基于小波变换的混合噪声的去除方法:首先使用改进的中值滤波算法去除脉冲噪声,然后采用小波去噪方法去除高斯噪声。通过Matlab仿真得出去噪效果。     

一种新的图像去噪混合滤波方法

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和模糊加权均值滤波的混合滤波方法.该方法首先进行噪声检测把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来,然后对受高斯噪声污染的像素采用模糊加权均值滤波算法,而对受脉冲噪声污染的像素则采用改进的中值滤波算法进行去噪.仿真结果证明,该方法更具有实用性和有效性.     

一种改进的自适应分数阶积分图像去噪算法

为了改善图像去噪的效果,提出一种基于分数阶积分和中值滤波的改进自适应图像去噪算法,首先利用自适应中值滤波算法(Ranked-order Based Adaptive Median Filter,RAMF)中的噪声判别条件来检测噪声点,然后利用"噪声边缘"判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测,同时根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次,最后将检测出的噪声点进行自适应的分数阶积分滤波去噪。与传统的分数阶积分去噪算法相比,该自适应算法有效地保留了被错误误去除的图像边缘点,并且实现了分数阶积分的阶次自适应化,在去除噪声的同时很好地保留了图像的边缘及纹理细节信息。     

三维医学图像的混合噪声去除方法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,且目前多数去噪方法对混合噪声去噪效果不好,影响三维重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分和中值滤波结合的混合噪声去除方法。首先介绍了几种传统方法在去除混合噪声中的不足,然后基于三维图像梯度信息提出了三维分数阶积分的自适应分数阶阶数,利用分数阶积分和中值滤波的各自优点,将两者结合对混合噪声去噪,并提出了基于混合去噪的边缘曲面追踪算法。实验结果和数据分析表明,提出的混合去噪方法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度边缘曲面,与传统去噪方法相比,具有更好的去噪效果。     

混合噪声环境下一种图像降噪的新算法

针对某些图像中背景复杂,目标对比度和信噪比低等特点,提出了一种基于邻域阈值分类的小波域去噪和改进的中值滤波相结合的方法对图像的混合噪声进行降噪.仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声.新算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性.     

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

针对混合噪声的特点,提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。首先对噪声图像进行中值滤波,然后再通过小波阈值法对噪声进行去除,达到去噪目的。最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价,结果表明:这种方法改善了图像质量,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法,可以有效的去除混合噪声。     

一种改进的加权均值滤波算法

当图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法均不能达到较好的去噪效果。针对这一问题,提出了一种改进的加权均值滤波算法。算法采用局部阈值优化的方法计算各像素点的权值,将滤波窗口各像素点的灰度值与对应的权值进行加权运算,结果作为窗口中心点的滤波输出。仿真实验结果证明,该算法对脉冲噪声和高斯噪声具有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节,效果均优于传统中值、均值滤波算法和改进的中值滤波算法(IMF)。     

基于中值滤波和小波变换图像降噪的新算法

针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法北大核心

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。     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于准十字窗口的中值滤波法在红外图像处理中的应用

中值滤波法是图像处理中一种非线性滤波技术，可对图像中的噪声进行有效的抑制，成为空域平滑的重要手段。针对中值滤波法的不足，提出一种基于准十字窗口的中值滤波方法。给出了抑制噪声、对图像边界最大保留的计算方法和运算步骤。并将其用于某型飞机实际红外图像处理实践，利用空间噪声曲线对该方法进行了验证。实践证明了其方法具有简单有效、易于编程实现、迭代性好、计算速度快的特点。     

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法.首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值.对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高.     

小波变换在遥感图像处理中的应用

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像噪声大、边界不清楚等问题,提出了应用小波变换对遥感图像进行降噪和边缘检测处理的方法。然后详细介绍了基于小波变换的图像降噪和图像边缘检测原理,并对具体的遥感图像进行降噪和边缘检测处理,实验结果表明小波变换降噪结果优于中值滤波和均值滤波降噪结果,基于小波变换的边缘检测可有效地检测遥感灰度图像的边缘,其边缘检测结果优于Canny算子。     

基于中值滤波器的红外图像噪声处理的改进方法

基于红外图像成像的机理和热像仪工作方式,红外图像往往混有大量随机噪声,而这些都是造成红外图像和视频质量下降的重要原因。中值滤波是一种常用的非线性的滤波方式,对于图像降噪有很好的效果。中值滤波器的处理窗口大小需要提前设定且在处理过程中不能改变。噪声密度越大需要处理窗口越大,但也导致图像的细节相应越模糊。综合窗口大小对降噪能力和细节处理能力的影响,文中对传统的中值滤波器算法进行改进。实验表明,在中值滤波器去除噪声的过程中,随着窗口图像噪声分布情况动态调整窗口大小,能够做到既尽可能去除噪声,又尽可能保持图片的细节,使图像处理整体效果得到提升。     

TV-VGA视频转换中的降噪措施及硬件实现

为了满足图像实时处理时对速度的要求,以及适应能够同时抑制高斯噪声和脉冲噪声的需要,提出了一种简单有效的滤波方法一混合滤波。MATLAB上的算法仿真表明：通过将中值滤波器与均值滤波器级联,可以有效的滤除视频图像中的混合噪声（脉冲噪声和高斯噪声）。采用Verilog HDL对电路进行设计,并在Xilinx公司的Spartan-IIE系列芯片上实现了混合滤波器。此滤波器算法简单,便于硬件实现,可以应用于实时图像处理中。     

湍射流红外热成像及其图像处理

以水射流红外图像为研究对象,提出了一种红外图像多步骤去噪方案,即先利用图像减法得到红外温度场的增量分布,然后通过自适应中值滤波去除具有高斯分布的白噪声,最后用高斯高通滤波去除周期性噪声并对图像进行锐化处理。实验结果表明,本文提出的多步骤去噪法具有很好的去噪效果。经过处理的图像清楚地揭示了射流核心区、主体段和扩散段的结构特征,以及由射流剪节层带动环境空气形成的湍流场中不同尺度涡旋的结构特征。通过对去噪后的红外图像进行分析,加深了我们对湍流射流机理的认识。同时,该方案对类似的红外图像处理也具有一定的借鉴意义。     

基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法

针对MRI图像具有高噪声与灰度不均的特点,提出了结合小波变换与中值滤波的去噪预处理的双水平集的快速分割方法。对于MRI图像存在的多种噪声问题,利用小波变换去除高斯噪声,采用中值滤波去除椒盐噪声,对原始图像进行预处理。在传统的双水平集模型中增加一个自适应的加速因子,对去噪图像进行快速分割得到分割效果图。实验结果表明,改进的算法显著加快了图像分割速度,既有较强的抗噪性,又保留了图像的细节信息,且无需重新初始化,取得了良好的分割效果。     

基于小波变换的结构光光条图像去噪方法

结构光光条图像通常受到大量噪声的干扰,会对光条图像分析的造成影响。本文通过对结构光光条图像的噪声特点的分析,结合中值滤波和小波去噪特性,提出基于自适应中值滤波和改进小波重构的去噪方法。用本文提出的方法对结构光光条图像进行去噪处理,并与传统小波软阈值去噪法等其他去噪方法结果进行对比。使用客观的评价标准对两种方法去噪效果进行评价,结果表明,本文提出的去噪方法对结构光光条图像有更好的去噪效果。     

一种快速去除高密度椒盐噪声的滤波算法

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,在传统的自适应中值滤波算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法。该算法将3×3矩形滤波窗口内极值点视为可疑噪声点,对可疑噪声点自适应调节滤波窗口大小进一步判断是否为噪声点;将噪声点区分为低密度噪声区噪声点和高密度噪声区噪声点,并分别用改进后的中值滤波算法、自适应修正后均值滤波算法处理,信号点保持不变。仿真结果表明,该算法处理速度快并且能够有效恢复被椒盐噪声(密度达80%)污染的图像,在去噪的同时能够很好地保护图像的细节。