一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

核测井信号数字滤波器的设计与实现

核测井信号的统计特性，使原始测井数据必须经过一定的数字滤波处理才能应用。为了设计性能良好的数字滤波器，本文简述了加权平均滤波方法、中值滤波方法、以及自适应滤波方法的算法和设计方法，提出了适合核测井信号的混合滤波方案和软硬结合的数字滤波新模式，并给出了混合滤波方案的实现流程。应用实例证明了混合滤波方案的有效性。     

一种基于人工神经网络的非线性滤波

针对非线性控制系统提出一种应用ＰＮＮ的滤波方法，阐述了ＰＮＮ的原理、结构和应用特点，提出了运用ＰＮＮ的非线性滤波方法，并通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了分析和验证。     

TMS320F2812芯片ADC模数转换精度的分析

TMS320F2812是高集成、高性能指令控制应用芯片,但其ADC模数转换单元易受干扰,精度差。本文从实际应用的角度出发,通过比较硬件滤波、电源滤波、软件滤波、工作时钟频率、ADC转换窗口、外部RAM等外围设计因素,提出了电源、软硬件滤波综合方案,以提高ADC模数转换精度。     

基于形态学与小波变换的信号自适应去噪算法

针对常规的ECG（electrocardiogram）信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学与小波变换的自适应综合去噪算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,对ECG信号进行自适应滤波处理,最后得到去噪后的ECG信号。实验表明,本算法是一种有效的去噪算法。     

一种基于选点的可变滤波窗口中值滤波算法

中值滤波是一种应用广泛的滤波方法。该文提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于选点的方法,不对所有的点进行滤波;另一方面在对中值滤波的窗口进行可变处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

组合导航滤波方法对比研究

组合导航有多种算法,不同算法存在着理论上和使用条件的差异,并且各种导航滤波算法都有局限性.联邦滤波是应用广泛的一种组合导航滤波方法.动静态滤波是基于各传感器独立观测信息的一种组合导航新方法,而当模型和噪声存在不确定件时它们的滤波结果并不理想,H∞滤波对于上述问题可以有效解决.研究了上述三种导航滤波算法原理,分析了三种滤波算法的优缺点和实质,通过计算机仿真验证一个导航系统简单算例,对三种导航滤波算法性能进行比较分析并给出结论,为滤波算法在组合导航上的应用提供理论参考.     

经典图像去噪算法比较

在图像处理过程中,噪声处理效果影响图像的后继分析处理质量。介绍了几种经典图像去噪方法算法的原理及各自的优缺点。通过仿真实验,对比几种方法去除高斯噪声和椒盐噪声的效果,结果显示均值滤波算法去除高斯噪声效果较好,而中值滤波算法去除椒盐噪声效果较好。     

更普适的快速自适应图像滤波算法——近均值滤波

对常见的滤波算法进行分析,在此基础上提出“近均值”的概念,设计相应的滤波算法。对滤波窗口尺寸采用自适应的方式,在排除部分可疑噪声数据后,对剩余数据计算均值。提出三种计算近均值的规则和两种噪声判断方案,组合设计了九种滤波算法。在与均值滤波、中值滤波及部分改进的滤波算法进行实验对比后,确定提出的第七种滤波算法具有更好的滤波效果,能适应不同类型的噪声,其普适性和实用性进一步增强。     

一种高效的基于阈值的图像滤波算法及其实现

通过对均值滤波和中值滤波进行分析,提出并实现了一种新的滤波算法。该算法通过设置一阈值,当像素点的值和邻域均值的差值大于该阈值时,才取邻域均值为该点的缸,否则该点的值保持不变。那么图像就不会模糊又去除了噪音,也不用排序,就能取得和中值滤波一样的滤波效果,速度比中值滤波快得多。而且该算法能够克服均值滤波和中值滤波的不足,在均值滤波和中值滤波无法胜任的领域仍能大显身手,展现出良好的适应性和高效性。并可根据需要对滤波过程实现控制,具有很大的灵活性。     

一种新型的混合滤波器的设计与实现

对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析,提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了中值滤波器和均值滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好地保持图像的边缘和几何结构细节。最后给出了几种滤波技术的滤波效果比较图,验证了文中提出的滤波新方法对椒盐噪声和高斯噪声的滤除能力。     

一种新型的混合滤波器的设计与实现

对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析,提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了中值滤波器和均值滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好地保持图像的边缘和几何结构细节。最后给出了几种滤波技术的滤波效果比较图,验证了文中提出的滤波新方法对椒盐噪声和高斯噪声的滤除能力。     

一种基于图像信息熵的自适应滤波算法

提出一种基于图像最小信息熵的自适应滤波算法,利用局部信息熵最小的办法估计图像中的噪声感染程度,从而自适应地确定修正后的Alpha均值滤波器中滤波窗口的大小和去掉灰度最大和最小的像素个数,然后进行滤波。实验结果表明此算法较现有的中值滤波和均值滤波器的滤波能力有显著提高,而且在图像的局部特征和细节保持方面优于现有的滤波算法,并克服了修正后的Alpha均值滤波器非自适应性的弱点。     

基于X光机的多帧PCB图像去噪算法的研究

单幅图像降噪方法已经相当丰富,但对于多幅图像降噪方法,受到图像采集设备的限制,研究并不多．通常使用的方法是多幅图像平均。由于图像噪声的多样性,任何单一算法对图像进行处理都无法使图像清晰．可以采用复合型算法：中值滤波与多帧平均滤波算法。     

辅助增量粒子滤波方法

提出辅助增量粒子滤波方法并给出其算法过程。该方法将增量形式融入辅助变量粒子滤波中,解决由于工程实际中量测可能存在未知系统误差导致无法精确建立量测似然函数的问题,另一方面,其又能保持辅助变量粒子滤波方法的优势,在选取重要性密度函数上有效利用最新观测的信息。该方法能减少重采样次数,较好保持粒子的多样性,使得非线性滤波的精度得以提高。仿真实验结果表明,辅助增量粒子滤波方法能有效减少非线性滤波问题的误差,相对经典滤波方法的滤波精度提高了50%。     

图像去噪方法研究与仿真

在实际获取的数字图像中,不可避免地参杂了不同程度的噪声,去除噪声是图像预处理中非常重要的步骤。介绍了均值滤波、统计排序滤波和自适应滤波的基本去噪原理,利用上述去噪方法通过matlab仿真,对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行去噪处理,对仿真结果进行分析比较,从而得出各种去噪方法的特点和使用范围,为实际图像处理中选择合适的去噪方法提供了指导。     

纹理滤波器在分割肛管外病症图像中的应用

采用均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的肛管外外痔中的血栓性外痔图像进行滤波预处理,同时利用纹理滤波器分割图像将纹理图像、形态学操作、局部标准差滤波和Rangefilt滤波相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的有效性,保留了图像的细节。通过血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四种肛管外病症的分割图像结果的比较,表明纹理滤波器分割图像是一种性能良好的纹理图像分割方法,同时将其应用在肛管外病症图像的分割中,获得了很好的效果。     

衰减因子自适应估计卡尔曼滤波比较研究

针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值,并与强跟踪滤波器进行了对比研究。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能自适应地估计出衰减因子的大小,抑制卡尔曼滤波估计的发散,滤波精度要高于强跟踪滤波器;且其推导形式简单、计算量小、适合于在线运算。     

自适应中值滤波算法在图像处理中的应用

为了比较自适应中值滤波相对于传统中值滤波在滤除数字图像中噪声时的优缺点,文章通过Matlab实现了中值滤波和自适应中值滤波仿真,分析了两种算法的滤波效果,从而从主观图像和客观参数上反映了自适应中值滤波算法的优越性,得到了它比传统中值滤波算法具有较好的图像去噪和细节保护性能的结论。