基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

基于2级噪声检测的改进中值滤波算法

针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足,提出了一种新的改进算法.该算法首先采用2级噪声检测方法对图像中的信号点和噪声点进行标识,然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理,而对信号点则保留其灰度值不变.实验结果表明,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法,该算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果.     

基于方向中值的图像椒盐噪声检测算法

为了在有效去除椒盐噪声的同时最大限度地保持图像的细节,针对现有应用于椒盐噪声检测算法的优缺点,提出一种基于方向中值的椒盐噪声两级检测算法。算法通过初级全局噪声检测将图像分为可疑噪声点与信号点,二级检测中算法以可疑噪声点为中心在5×5的检测窗口中设置9个方向检测区,通过可疑噪声点灰度值与检测区像素点灰度中值的比较最终确定噪声点的位置。算法中的可行性漏检在保证图像质量的同时减少了后续处理的像素数,同时,算法具有较低的噪声误检率,保持了图像的细节。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

应用改进的弹簧质点模型进行图像滤波的算法

为了克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失的缺陷,提出一种基于弹簧质点模型检测的迭代中值滤波算法.首先将被检测点作为中心点,其周围8个方向的像素点对该中心点的拉力组成一个平面内的弹簧质点模型,根据弹簧质点模型的稳定条件,即平面汇交力系的平衡原理来检测像素点是否为噪声点;然后通过迭代方法,只用信号点来修改噪声点的像素值.实验结果表明,与传统的滤波算法相比,文中算法可以更有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节.     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

基于局部特征的图像边缘检测

针对传统边缘检测对噪声较敏感且不能准确定位的不足,分析了图像边缘邻域像素之间的关系,提出了基于局部特征的图像边缘检测方法,建立了判断该像素点是否位于边缘上的准则函数。本方法以像素点为研究对象,检测的边缘可能为噪声点或伪边缘点,因此利用图像边缘连续性和噪声点孤立性的特点,运用形态学提取图像边缘并克服了噪声对边缘检测的影响;然后运用形态方向梯度去除伪边缘点。实验结果表明该方法能够准确地检测出图像的边缘,并克服了传统利用微分算子检测边缘的不足。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文 在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒 盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分 了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤 除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能 去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去 除噪声的效果比其他方法更优。     

利用几何结构检测去除图像中的随机值脉冲噪声

尽管中值滤波以及各种改进方法是去除图像中随机值脉冲噪声的有效方法,然而,大多数去噪方法存在门限值选取困难和对图像边缘纹理结构过平滑的缺点。针对这一问题,提出了一种基于几何结构的用于检测和去除随机值脉冲噪声的新方法。该方法首先利用图像的直方图分布来估计脉冲噪声的噪声率;然后进一步基于噪声率和细节图像的直方图分布,自适应地确定两个分类门限;最后利用两个门限,将细节图像中的像素分成‘未被污染点’、‘待定点’和‘噪声点’。其中‘待定点’主要由边缘和纹理区像素和噪声像素构成,为区分其属性,还引入了几何结构检测方法。基于各像素点的类型,细节图像被用于修正中值滤波的结果。实验结果表明,该新方法在去除脉冲噪声的同时,还很好地保留了图像的边缘结构。与已有的方法相比,具有明显的优势。     

一种基于偏导数的滤波算法

提出了一种新的图像噪声消除算法。该方法可以快速有效地去除图像中的脉冲噪声,并保留图像的细节。该算法主要利用像素点的偏导数信息把所有的像素点分为有效的信号点和噪声点,判定的标准为：任意像素点的值如果在其邻域为最大或最小值,则认为该点是噪声点,否则就是有效点。实验结果表明,本算法去除噪声与保留细节的效果好,且运算速度较快。