多尺度双边滤波及其在图像分割中的应用

噪声图像分割前需要先进行平滑预处理,双边滤波用于图像平滑的滤波效果取决于参数的选取．为降低参数选取的难度,本文提出一种多尺度双边滤波算法来综合不同尺度下双边滤波的平滑效果．先将多尺度双边滤波算法用于噪声图像的平滑预处理,能够在去除噪声的同时较好地保留边缘;再用间断自适应高斯马尔可夫随机场模型进行图像分割．对多个图像进行图像分割的实验结果证明了所提算法的有效性．     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

一种组合抗噪边缘检测算法

对受到多种噪声影响的图像进行边缘检测,结果会很不理想.采用了一种基于中值滤波和多结构元的数学形态学抗噪边缘检测算子相结合的边缘检测方法,在对受多种噪声影响的图像进行边缘检测时,能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度.     

基于边缘保持的SAR图像预处理方法

SAR图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点;为了滤除这些噪声,提高图像质量,采用基于阈值的极值中值滤波;在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级联到Gamma MAP算法滤波后的SAR图像;测试图像和数据显示,该方法提高了SAR图像质量,保留了SAR图像边缘细节,能很好地检测奇异性目标,易于硬件并行架构实现。     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

有效去除图像混合噪声的方法

脉冲耦合神经网络PCNN具有良好的脉冲传播特性,可以用于图像的边缘检测;多级中值滤波是对中值滤波的改进,具有较好的保护图像细节的作用;均值滤波是一种成熟的能较好滤除图像高斯噪声的方法.该算法充分结合上述3种算法的优点,先运用PCNN算法对被混合噪声干扰的图像进行边缘检测,然后利用多级中值滤波和均值滤波方法进行滤波处理.对不同的混合噪声进行滤除的实验结果表明本文算法较中值滤波和均值滤波方法有较大提升.     

强噪声下改进Canny算法的边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。     

改进的方向自适应中值滤波器在注塑产品图像预处理中的应用

分析了将现有方向自适应中值滤波器算法应用到注塑产品图像预处理过程中遇到的问题。结合注塑产品图像预处理对于滤波器性能的要求，提出了一种改进的方向自适应中值滤波器算法，通过噪声检测和区域检测实现了对图像中各像素点特性的判别，进而根据各像素点自身特性的不同，有的放矢地确定相应的滤波处理方法。在有效抑制注塑产品图像中噪声的同时，提高了算法的边缘保护能力，大幅缩减了计算用时，很好地满足了注塑产品图像预处理的要求。仿真实验表明了该方法的有效性。     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数，用该乘积与原图像进行卷积运算，然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声，而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

医学细胞图像的空间域改进平滑滤波算法

为了更加准确地完成医学细胞图像的检测,针对图像预处理过程中存在的边缘模糊、图像色变和图像形变的缺陷,研究了改进型平滑算法,利用邻域平均和中值滤波相结合的方法对图像进行平滑滤波处理.基于标准图像的实验结果证明,这一新算法在实现去除噪声的同时,既克服了邻域平均法处理后图像边缘模糊和图像色变的缺点,也克服了中值滤波法处理后图像形变的不足.     

半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真

为了有效避免图像边缘检测过程中出现边缘间断或者伪边缘的情况,提出一种半监督学习的复杂背景图像边缘检测算法。设定特征筛选规则,增强复杂背景图像敏感区域,提取图像特征,通过灰度共生矩阵和Gabor滤波提取图像高频与中低频纹理特征。利用半监督学习对图像样本展开训练,实现复杂背景图像分类。采用双边滤波对完成分类的图像预处理,通过最大类间方差法展开阈值分割,引入形态学思想将分割后的图像分别展开膨胀和腐蚀,获取形态学梯度图,计算梯度图像和原始阈值图像的交并集获取具有精确边缘的灰度图,实现复杂背景图像边缘检测。实验结果表明,所提算法可以获取高精度的边缘检测结果,且不会出现边缘间断和伪边缘的问题。     

一种去除图像混合噪声的快速PGF滤波

1.引言在图像处理的预处理阶段中,噪声的滤除往往非常重要。高斯滤波和中值滤波是最常用的滤波方法。其中高斯滤波对滤除高斯噪声非常有效,但会损坏图像的边缘信息,从而使图像变得模糊起来。而中值滤波能很好地滤除脉冲噪声,却对消除高斯噪声则效果不佳。两者共同的缺陷是对滤波窗口中所有邻域像素都采用一致的处理,从而会引入误差,损坏图像的边缘和细节。于是能快速地滤除混合噪声,又能保护好图像边缘信息的自适应滤波方法成为图像滤波中主要的研究热点。     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

一种安全检查的无源毫米波图像特征提取方法

毫米波穿透力强且具有全天时、全天候工作能力,在反恐安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品的安全检查获取的毫米波辐射图像,与小波软硬阈值预处理滤除噪声算法相比,提出一种复合结构形态学自适应滤波算法对毫米波辐射图像进行了滤波处理,然后对处理后图像进行边缘检测与特征分析。实验结果表明,复合结构形态学自适应滤波算法能有效地去除毫米波辐射图像中的噪声,提取的图像边缘特征符合藏匿物品的几何特征。     

基于二维细胞自动机和中值运算的图像滤波方法

为滤除手写汉字识别图像预处理中二值图像上的噪声点，结合中值滤波和细胞自动机滤波方法，提出一种二值图像CA-M（Cellular Automata—Median）滤波方法，并给出具体的算法流程．利用该方法进行滤波去噪实验并计算算法效率，对二值图像去噪非常有效．     

一种复杂景物的模糊边缘检测方法

模糊技术早已应用于图像边缘检测，但是目前的方法对于复杂景物图像的边缘检测，效果不理想。本文提出一种首先进行平滑滤波，然后检测模糊边缘的方法来进行复杂景物图像边缘检测。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。