基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节。矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛。为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足,提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法。该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波。实验结果表明,该算法实现简单,运算量小。滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息。利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果。     

强椒盐噪声彩色图像的改进矢量中值滤波算法

去除彩色图像噪声一直是图像预处理研究的重要内容。传统的矢量中值滤波是一种有效去除彩色图像椒盐噪声的方法,但传统的矢量中值滤波方法只适用于弱噪声的情况,对于强椒盐噪声并不适用。许多改进的矢量中值滤波被提出,但对强椒盐噪声图像效果并不好。文章在传统的矢量中值滤波的基础上,提出了改进的矢量中值滤波算法,该算法可以有效去除高强度椒盐噪声,不会产生新的颜色,很好地保持了图像边缘和细节,而且具有算法简单,自适应性强的特点。经过实验表明:该方法对于强度在10%～80%的椒盐噪声彩色图像具有良好的处理效果。     

基于噪声特征和矢量中值滤波的彩色图像去噪算法

为了有效去除彩色图像噪声,同时保留图像细节信息,并提高处理速度,在分析彩色图像噪声特征的基础上,探索了基于噪声点的距离测度特性的判别算法,并结合改进的矢量中值滤波(VMF)算法对检测出的噪声点予以降噪处理.试验结果表明:该方法能够较好地抑制噪声,有效地保留了图像细节信息,且所用时间仅为传统矢量中值滤波算法的1/2左右.     

等级阈值的彩色图像矢量中值滤波

为消除彩色图像中的脉冲噪声,提出一种新的基于等级阈值的矢量中值滤波器。该滤波器设计了一组随滤波窗口内当前像素排序位置而等级变化的阈值,并根据当前像素与经典矢量滤波器输出的距离差值来判断噪声像素的存在。仿真实验证明,该方法较其他非开关型和开关型矢量中值滤波器能更好保存原图像细节和消除脉冲噪声。     

基于PGF检测的改进彩色图像滤波方法

针对彩色图像中的噪声污染问题,提出一种改进的开关自适应矢量滤波方法。通过对噪声图像进行同组滤波器检测得到滤波窗口内满足检测条件的噪声像素个数,当满足条件的像素个数较少时,直接对检测出的噪声进行矢量中值滤波,当满足条件的像素个数较多时,采用改进的自适应矢量中值滤波器进行2次检测后再滤波。实验结果表明,该方法能提高噪声检测的准确性,并能更好保护滤波的细节。     

一种彩色图像滤波的改进矢量中值滤波算法

通过分析彩色图像滤波的一般方法，提出了一种基于矢量中值滤波的改进算法。该算法融合了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法，大大降低了运算复杂度，同时对脉冲噪声和高斯噪声有好的抑制作用，能有效地保护图像的边缘信息，滤波后不会出现新的颜色。另外本算法的运算复杂度随着滑动窗的增大而缓慢增加，使其能够达到滤波效果和运算复杂度的有效平衡。     

面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

对于要求高保真的彩色手术显微图像,去除采集过程中引入的脉冲噪声是一项非常重要的任务。将自适应矢量中值滤波方法应用于彩色图像去噪,其效果非常理想。该方法可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小。先对图像各区域进行噪声检测,如果为非噪声区域,则不进行滤波;如果为噪声区域,则根据各区域受噪声污染状况自动确定滤波窗口尺寸。实验显示,采用自适应矢量中值滤波能有效滤除彩色显微图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法有明显优势。     

双阈值开关型矢量中值滤波*

针对彩色图像中脉冲噪声的滤波问题, 分析了经典矢量中值滤波方法的原理和特点,提出了一种新的开关型矢量中值滤波方法。该方法通过中心像素的排序位置和矢量中值滤波与中心像素判的距离判断噪声存在的可能。实验证明,该方法在不同的噪声比例下均优于矢量中值滤波,比较其他开关型滤波方法具有很好的稳定性,能够更好地保持原图的细节。     

基于噪声检测的彩色图象脉冲噪声滤波

文章提出了具有细节保持能力的自适应彩色图像脉冲噪声滤波器,称为细节保持滤波器。新方法对图像中噪声像素进行检测,仅对噪声像素进行有序滤波而对非噪声像素则保持其原值不变,并根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。从而,有效地滤除随机彩色脉冲噪声、保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器（ＶＭＦ）、方向一距离滤波器（ＤＤＦ）、距离一幅度矢量滤波器（ＤＭＶＦ）等非线性滤波器。     

对等组的快速开关型矢量中值滤波

针对如何消除彩色图像中脉冲噪声的问题,提出一种快速矢量中值滤波方法。判断当前像素对等组的数量是否为噪声,若为噪声则计算邻域窗口内距均值最近的矢量替代原矢量中值滤波的输出。仿真实验结果表明,与其他方法相比,该方法能减少窗口内大量的矢量距离计算,在保持滤波效果的同时,降低处理时间。     

基于脉冲耦合神经网络的彩色图像滤波新方法

通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立一个在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型.计算机仿真表明采用基于PCNN的矢量中值滤波法能够有效去除图像中的噪声,并且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性.     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

基于支持向量机的改进中值滤波算法

对椒盐噪声的特点以及标准中值滤波算法存在的不足,提出一种基于支持向量机的改进中值滤波算法. 该算法首先对噪声图像进行中值滤波,并对滤波后图像去模糊化,然后用支持向量机分类确定去模糊化后图像中灰度值为最大值或最小值的像素点是否为噪声点,最后通过支持向量机回归预测将噪声点恢复为原始信号. 仿真实验及仿真结果分析表明该算法可以有效地去除椒盐噪声,且有较高的峰值信噪比.     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

一种PCNN的彩色图像脉冲噪声滤波方法

通过脉冲噪声特性总结以及对脉冲耦合神经网络（PCNN）工作机理的分析,建立了一个在RGB色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型。首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用中值滤波对其进行去噪处理,并将结果与中值滤波等其他滤波方法进行了比较。实验结果表明该方法不但能够有效去除图像中的噪声,而且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性。     

Improved bilateral filter for suppressing mixed noise in color images

It is a challenging problem to suppress mixed noise in color images. The traditional bilateral filter can excellently reduce additive noise without destroying image edges and details, but it fails to remove impulsive noise. This paper presents an improved bilateral filtering method, which can simultaneously suppress both impulsive and additive noise. The proposed solution first introduces a new weighting function to the bilateral filtering mechanism, which is experimentally more effective than the traditional Gaussian kernel. Then, either the current pixel or the vector median, instead of always the current pixel itself, is chosen as the base to take part in the bilateral filtering action, which is determined by whether the current pixel is a possible impulse or not. The experimental results show that the proposed solution can simultaneously remove impulsive and additive noise while preserving edge structures, and outperforms other vector filtering methods in terms of both objective evaluation and subjectively visual quality.