中值滤波的快速算法

文章提出了一种中值滤波的快速算法,与传统算法相比,它的特点是考虑了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性。在运算过程中,保留前面窗口内数据的排序信息,作为下一个窗口内数据排序的参考。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行,减少了中值滤波过程中比较运算的次数,提高了运算效率。     

中值滤波编码算法的设计原理与实现

介绍了一种中值滤波编码快速算法的设计思路、基本运算步骤、算法流程及算法分析．该算法利用数据窗口中元素的位置关系，并考虑了相邻的两个中值滤波窗口内数据元素的相关性，采用编码排序的方法保留前面窗口内数据的编码排序信息，作为后一个窗口内数据排序的参考依据．由此，将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，减少了中值滤波过程中比较运算的次数．该算法可将传统算法的复杂度O(n^2)简化为O(n)．     

中值滤波均值快速算法在高光谱图像处理系统中的应用

文章提出了一种中值滤波均值快速算法，介绍了该算法的设计思路、算法流程、基本运算步骤、实验设计与效果及与经典算法的比较情况。该算法利用数据窗口中的位置关系并考虑了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性，在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考依据。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，减少了中值滤波过程中比较运算的次数，该算法可将传统算法的复杂度O(n^2)简化成O(n)，同时将均值滤波与中值滤波有机结合起来，将两个独立的算法有机地融合成一种算法，从而有效提高运算速度，也减少噪声对图像的影响。     

基于System Generator的快速中值滤波算法设计与实现

针对传统中值滤波算法比较运算量大、处理效率低、无法满足实时性的问题,以中值滤波原理为基础,对滤波排序算法和实现方案进行了研究,提出了一种基于System Generator的快速中值滤波算法。该算法通过两次行、列排序将3×3窗口中9个像素取中值简化为3个像素的排序运算,使得单窗口查找中值的比较次数由传统排序算法的36次最少降到了14次。结合System Generator系统建模工具,将处理速度提升到传统方法的近6倍,达到了快速抑制噪声的目的,满足了图像实时处理的要求。     

基于FPGA的快速中值滤波算法*

针对传统中值滤波算法排序量多、速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波快速算法。充分利用两个相邻滤波窗口中的相关排序信息,随着一列新像素的移入,同时更新已有的排序信息,从而完成中值滤波处理。该算法将每个窗口查找中值的比较次数降到很低,达到了快速抑制噪声及保持图像细节的目的。     

一种新的加权中值滤波的快速算法

针对中值滤波排序工作量多、速度慢等缺点，提出了一种新的加权中值滤波快速 算法。把窗口内元素分为小于、等于和大于中心元素的3类并分别统计这3类的个数，同时 构 造两个数组分别放入小于和大于中心元素的元素值，对每个类元素进行比较后可确定输 出中 值的确切位置，因此可根据局部排序找出输出中值，这样可大大减少排序的次数，加 快了处 理速度。最后，对快算算法和标准中值滤波的传统算法进行了比较，给出了二组实 验数据。 实验结果表明，与传统算法相比，该算法的执行速度大大加快。通过选择适当的 权值，加权 中值滤波可代表标准中值滤波和其它一些中值滤波，因此该快速算法有较强适 应性。     

基于量子理论的图像中值滤波

在传统图像中值滤波算法中,固定排序窗和无条件中值运算会影响算法的降噪能力。为此,提出一种改进的图像中值滤波算法。借鉴量子理论提出数字图像的伪量子化表示形式,应用量子哈达玛变换引入自适应机制,使排序窗口的大小和形状能根据其移动位置的图像局部特征自适应地变化,并引入有条件中值运算保留图像细节。仿真结果表明,与传统中值滤波和递归中值滤波算法相比,该算法在保留图像细节的同时,具有更强的降噪能力,且噪声强度对滤波效果的影响较小。     

新型快速中值滤波算法及在医学图像中的应用

医学图像的处理具有数据量大、实时性强的特点。而传统中值滤波(SM)算法需对滤波窗口内所有的元素完全排序后确定中值,算法的时间复杂度高,执行效率低,无法满足医学图像实时处理的需要。为提高中值滤波算法的执行效率,提出一种新型的快速中值滤波算法,将基于排序查找中值的过程转换为基于分治查找中值的过程,有效地避免了对中值滤波而言不必要的完全排序运算,降低了算法的复杂度;同时在分治查找过程中,利用医学图像未受干扰时图像中像素值的变化是渐变的特性,优先选用中心点附近的像素值进行分治查找,达到提高算法效率的目的。理论分析和实验结果均验证了该算法的可行性和有效性。实验结果显示,该算法提高了医学图像的滤波速度,增强了医学图像处理的实时性。     

多种形状窗口下的快速中值滤波算法

针对各类形状的窗口的对称特性,巧妙设定滤波窗口移动顺序,同时利用两个方向相邻窗口的已有信息将每个新窗口查找中值的比较次数降到很低。对七种常用形状的窗口分别设计了算法,实验证明这一组算法比传统快速排序算法和已有的一些改进算法在速度上均有不同程度的提高。     

数字图像中值滤波算法的FPGA实现

针对传统中值滤波算法排序量大的缺点,详细研究了一种改进的中值滤波算法,对一个n×n的滤波窗口,先对每一列升排序,再对每一行升排序,最后取对角线上像素中值作为滤波结果.用Verilog硬件描述语言实现改进的中值滤波算法,并在Modelsim6.5a中通过时序仿真,最终在Altera DE2开发板上验证和实现.     

中值滤波快速算法的进一步思考

通过分析经典中值滤波算法以及几种改进的快速算法,提出了2种新的快速算法并进行了详细地介绍,即不需要排序的基于统计法的中值滤波算法和只需要少量数据排序的基于分治法的中值滤波算法。实验结果表明,提出的基于分治法的中值滤波方法在大窗口情况下非常有效,在保证整体数据不失真的前提下大幅度提高了计算速度。     

分治法在中值滤波快速算法中的应用研究

设计并实现了一种基于分治法的中值滤波快速算法。本算法对邻域内所有像素值以行为单位进行分块,每块排序后求出其中值,然后再对得到的所有块的中值进行排序,再一次求中值,而不是把邻域内所有像素值作为整体进行排序。大量实验结果表明,与经典中值滤波算法相比,现在提出的算法大大减少了数据扫描与比较的次数,尤其在大窗口情况下非常有效,在保证整体数据质量的前提下大幅度提高了计算速度。     

快速中值滤波算法的改进及其FPGA实现

针对传统中值滤波算法排序量大、速度慢且处理效果模糊的问题,在快速中值滤波算法的基础上,提出了一种加入阈值比较、且具有更高并行流水结构的改进算法,并在现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台上实现了该算法。实验结果表明,改进的快速中值滤波算法不仅减少了比较的次数,还更好地保护了图像的细节,可满足图像预处理对实时性的要求。     

基于ARM架构的中值滤波算法优化

中值滤波是图像处理中降低椒盐噪声的一种有效手段,其核心是计算当前滤波窗口内所有像素的中值。中值滤波具有稳定性,当一幅图像的像素点被改变时,即使改变的值很大,也不会影响中值滤波的计算结果。滤波窗口遍历整幅图像后,就完成了整幅图像的中值滤波计算。中值滤波算法的关键是定义最优中值算法,以在最短的时间内获取中值。对此,提出并实现了自适应中值算法,能够根据滤波窗口半径和数据类型,自动选择性能最佳的中值算法,并使用ARM NEON指令集进行优化加速。实验结果表明,提出的自适应中值滤波算法较OpenCV的中值滤波算法性能有显著提升,平均性能提升了20%。     

改进的自适应中值滤波算法

自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

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。