灰度图像加权有向平滑滤波算法

为克服常用平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了加权有向平滑滤波算法.先根据相似者相容的原理得到待处理像素与各滤波模板的隶属关系,从而判断待处理像素是噪声点,是图像本身像素,还是图像背景像素,然后选用相应加权有向或无向平滑模板对待处理像素进行平滑处理.实验仿真结果表明,加权有向平滑滤波算法既能有效地滤除灰度图像中的噪声,又能很好保护图像的边缘和细节,弥补了常用空域平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法

为了更高效地检测和滤除噪声,基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法根据灰度最值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,根据四个方向纹理的平滑过渡性进行第二次噪声检测。运用滤波窗口中出现频次最高的信号像素取代噪声。如果窗口中不存在信号像素,增大滤波窗口,以使窗口包含信号像素。当滤波窗口增大到允许的最大尺寸时,窗口中依然没有信号像素,则用窗口中已处理的、出现频次最高的像素取代噪声。将算法与当前滤波性能最好的中值滤波算法用于图像滤波实验。从滤波结果的主观视觉效果和客观数据两方面进行的比较分析证明,相对于当前的中值滤波算法,基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法具有更加良好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节。     

结合区域分割和双边滤波的图像去噪新算法

提出一种结合区域分割和双边滤波的图像高斯噪声抑制新算法。基于像素的双边滤波器在滤波时,由于平滑系数的选择受到噪声的干扰,在图像边缘区域的滤波存在一定的盲目性,导致滤波结果中结构信息不能有效保持。本文在图像分割的基础上利用区域图来指导双边滤波过程,根据区域内的噪声属性和区域间的相似程度来分别计算相应像素间的滤波平滑系数。通过对区域内与区域间进行不同模式的滤波,增强了滤波算法对图像结构的自适应性。实验结果表明,该算法在获得良好去噪效果的同时,能有效保持图像的结构信息。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

NLTV:非局部数字全变差滤波算法

在图像平滑处理过程中,如何设计保持图像边缘和纹理细节的数字图像去噪滤波器一直是人们关注的热点问题。本文在统一描述数字全变差滤波算法（DTV）和数字双边全变差算法（DBTV）的滤波机制的基础上,利用图像像素间的近-远程相关性,分别定义近程相关性和远程相关性两个度量,建立了一种非局部图像滤波自适应双边加权机制,提出一种同时适合高斯噪声和脉冲噪声的非局部数字全变差滤波算法（NLTV）。实验验证了新算法在抑制噪声的同时具有较好的边缘细节和纹理保持性能。     

一种基于纵横子窗口的去椒盐噪声算法

为了有效地去除图像椒盐噪声并且较好地保持图像的细节,提出了纵横子窗口的滤波算法。算法对噪声图像检测窗口内中心像素点进行检测,如果是噪声点,将检测窗口划分为水平和垂直方向2N个子窗口,计算子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出它们的中值;如果为偶数,求出它们的均值,然后用这些子窗口的中值、均值及中心点像素值的中值替代中心点像素值,对于非噪声点的中心点保持原值不变。仿真实验表明,算法对椒盐噪声的抑制和图像细节的保持具有较好的鲁棒性和适应性。     

一种基于纵横子窗口的去椒盐噪声算法

为了有效地去除图像椒盐噪声并且较好地保持图像的细节,提出了纵横子窗口的滤波算法.算法对噪声图像检测窗口内中心像素点进行检测,如果是噪声点,将检测窗口划分为水平和垂直方向2N个子窗口,计算子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出它们的中值;如果为偶数,求出它们的均值,然后用这些子窗口的中值、均值及中心点像素值的中值替代中心点像素值,对于非噪声点的中心点保持原值不变.仿真实验表明,算法对椒盐噪声的抑制和图像细节的保持具有较好的鲁棒性和适应性.     

自适应投票快速中值滤波算法研究

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法,其优点是能有效滤除图像中的噪声像素,同时还有一定的保持图像边缘的效果;其缺点是滤波速度慢、图像边缘细节保持效果不理想。在分析中值滤波及其改进算法的基础上,提出了自适应投票快速中值滤波算法（AVMF）。该算法一方面利用图像噪声的特征自适应筛选出需要滤除的噪声像素,另一方面利用滤波窗口的中值元素的特点以及滤波窗口移动的特性,采用完全不排序的投票法快速计算中值。使用Lena图像对AVMF算法进行测试实验,实验结果表明：AVMF同多种中值滤波改进算法比较,不仅能有效滤除噪声和较好地保留图像边缘细节,而且极大地提高了滤波处理速度。     

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。     

图像脉冲噪声滤波算法

针对低噪声污染图像提出了一种改进的中值滤波算法.该算法通过计算滑动窗口内的像素均值和方差,根据数理统计特性,自适应选定阈值,对符合噪声条件的像素进行初次滤除,然后采用开关中值滤波算法对不符合条件的像素再次滤波.实验结果表明,该算法既能有效地去除噪声,又能清晰地保持图像边缘,降低了传统改进型中值滤波算法对阚值的依赖性和对图像边缘细节的损害程度,且滤波性能优于一些典型改进型中值滤波算法.