基于噪声检测和自适应方差的双边滤波算法

双边滤波是一种在滤除噪声的同时具有保持图像边缘能力的滤波算法,但是由于传统滤波的参数是提前设定的,并且具有保边性,因此对于含有与边缘像素近似的复杂噪声的图像处理无法达到良好效果。为了解决以上问题,提出一种改进的双边滤波算法,通过判断图像边缘的像素点是否为噪点,采取参数自适应设置的方法,从而实现有效的自适应双边滤波。通过实验仿真验证,提出的算法无论在主观观察还是客观评价标准上都取得了良好的效果,可知文中改进算法对图像边缘的处理更准确。     

一种自适应双边滤波点云去噪算法

目前双边滤波算法的空间方差σ_s和灰度方差σ_r凭借经验预先设定参数。然而,人工设置参数往往取值不合理,以致出现噪声不能滤除或者不同区域存在降噪和保留边缘特征之间矛盾的现象。文中提出一种自适应参数选择的双边滤波点云去噪算法,该算法首先为每个采样点建立k-邻域,然后以该点处的微切平面为视平面,在该视平面上利用目标尺度信息实现空间方差σ_s局部自适应取值,从而实现双边滤波算法自适应以保留更多的边缘特征。实验结果表明,所提出的方法滤波效果较传统双边滤波在边缘特征细节失真方面明显提高。     

基于双边滤波的Harris角点检测

角点是图像重要的特征之一。角点检测在图像处理和计算机视觉中起着重要的作用。原始的Harris角点检测不具有尺度不变性且常常将噪声作为角点,为了解决此问题,结合尺度空间理论和双边滤波的思想,对原始的Harris算法进行了改进。改进的算法加入高斯核,让算法具有尺度性,加入双边滤波,对检测的对象去噪保边,提高了检测精度。利用该算法,也可以快速准确地自动实现了对一定区域的棋盘格角点检测与提取。实验证明,该改进算法有较高的检测精度、准确率和稳定性,达到了预期的效果。     

基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法

提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力.首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声.然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像.最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像.可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程.通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标.     

基于改进递归最大值滤波的红外点目标检测

递归最大值滤波检测是一种按照最大值递归累加实现目标检测的方法.针对算法存在的目标膨胀问题原文献给出了一个对累积帧使用最小值滤波的处理方法.通过分析和实验我们发现原文给出的方法存在丢失正确累积点的问题,针对该问题我们提出了一个新的抑制目标膨胀的方法,并在此基础上实现了对点目标的有效检测.     

基于改进DBSCAN和双边滤波算法的点云去噪

为了提高激光雷达点云去噪效果,提出了改进DBSCAN和双边滤波算法。首先通过点云数据空间欧氏距离划分栅格,从而删除无效点云;接着基于距离-密度方法在密度较大的段内找到DBSCAN的eps值,避免错误值出现,使用自适应方法获得DBSCAN的min pts值;然后利用点云邻域的曲率以及法向夹角优化双边滤波权值因子,便于保持点云的细节特征;最后给出了算法流程。实验结果显示所提算法能够去除接近点云模型的噪声以及混杂在点云模型中的噪声,评价指标较优。     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

一种双边核函数的新Harris角点检测算法

针对目前Harris算法存在的对噪声敏感和检测率不高的不足,提出一种双边核函数的新Harris角点检测算法.算法首先采用双边滤波器来代替原有的高斯低通滤波器,来增强算法的鲁棒性;接着采用多尺度分解来建立真实角点和伪角点的分割阈值.实验结果表明,提出的算法能精确地检测图像角点.     

一种基于自适应非线性滤波的UWB SAR目标检测预处理方法

超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)具有叶簇穿透能力,但树干等强散射点在图像中形成了大量的脉冲杂波和针状杂波,使检测UWBSAR图像中的目标变得十分困难。本文运用自适应非线性滤波方法对图像进行预处理,滤除了图像中的脉冲杂波和针状杂波,使在恒虚警率(CFAR)目标检测中虚警率明显减少。实际UWBSAR的目标检测结果验证了这种预处理方法的有效性。     

基于改进的双边滤波的单帧红外弱小目标背景抑制

提出了一种基于双边滤波的弱小目标背景抑制算法,传统的方法是直接用双边滤波对背景进行抑制,虽然能很大程度上保留背景,但也保留了小目标的信息,使得残差图上的信杂比不是很大,仍要后续的分割算法进行处理.改进了滤波器,在滤波中加入模板的限制,从而改善了这一缺点,提高了图像的对比度和信杂比.实验结果表明改进的滤波器与传统的双边滤波和TDLMS相比能更好地抑制背景.     

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。     

一种微弱点运动目标的快速统计检测算法

本文提出一种新的从序列图像中检测微弱点状运动目标算法,该算法基于多帧检测技术,它首先累加多个差分帧,构成组合帧,然后在组合帧内对目标轨迹进行统计判别.与其它检测算法相比较,该算法在保证较高检测性能的同时,具有快速、实时的特点.本文还给出了该算法性能的理论分析结果及实验仿真结果.     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

基于方向累积的运动点目标检测新算法

针对从低信噪比图像序列中检测点目标运动轨迹问题,提出了基于方向累积的新方法.首先进行单帧检测,然后由多帧逻辑投影构成二维平面上的组合帧,再基于点目标运动轨迹的连续性,用方向累积来滤波并进行二次检测,最终提取目标运动轨迹及参数.仿真实验结果表明这种方法在对速度没有约束的情况下能够有效地检测出低信噪比条件下做直线或曲线运动的点目标,且运算复杂度很低.     

双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测

针对红外小目标在复杂背景下难以检测的问题,提出了一种利用局部强度和梯度融合来增强目标抑制背景杂波的算法。首先通过双边滤波技术得到去噪图像,然后利用目标区域与局部邻域的强度差异和梯度向量获得融合图像,最后采用自适应阈值分隔技术成功检测出小目标。理论分析和实验评估结果表明,该算法能够很好地抑制高斯噪声和背景边缘,相比于传统的检测算法,其检测性能显著提高,鲁棒性能较好。     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

两种基于差分的红外点目标图像预处理技术的研究

图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较.     

基于剪切波变换和邻域差分的小目标检测算法

提出了一种基于剪切波变换的背景预测算法用于红外小目标的检测.对原始图像进行剪切波变换,获得原始图像的多尺度和方向的细节特征.然后,对低频子带进行中值滤波,去除残留目标.对高频子带,根据其均方误差来调整权重系数,抑制目标和噪声.将反变换后得到的背景预测图像和原始图像进行差分,采用一种基于双窗口的邻域差分方法进行分割,最终实现目标检测.与小波变换法和双边滤波法比较,基于剪切波变换的方法对小目标的检测有较好的效果.