基于像素点聚类分离的滤波算法

为了提高受随机值脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。对噪声图像进行初步滤波,分辨出图像中比较明显的噪声;根据图像局部像素点的相似性和噪声点的孤立性,计算出噪声图像的相关矩阵;运用模糊C均值聚类算法对所求相关矩阵进行迭代聚类,分离出噪声点和正常像素点;对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能更好地滤除噪声点,保护了更多的图像细节,具有良好的滤波效果。     

基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法

通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点,根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理,从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明,该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能,对于噪声污染严重的图像,滤波效果更好。     

一种基于噪声检测的图像去噪算法

针对标准中值滤波算法去噪能力不强的问题,提出一种基于噪声检测的图像去噪算法。通过原图像与4个方向核的卷积,将像素点分为噪声点和信号点,直接输出信号点,而只处理噪声点。若信号点所在的最小邻域中存在信号点,则利用该点进行中值滤波;否则,继续扩大邻域范围。实验结果表明,该算法不仅能有效去除图像噪声,而且能较好地保护边缘,提高恢复图像的清晰度。     

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。     

一种强高斯噪声的图像滤波方法

针对图像中高方差的强高斯噪声特点，提出了一种图像噪声联合滤波的新方法。算法将受强高斯噪声污染的图像分为强噪声点集和弱噪声点集两部分，首先通过邻域像素强度值的变化特征，定位强噪声像素点，并采用改进的自适应均值滤波方法滤除，然后基于简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）平滑弱噪声点像素。经实验结果验证，与已有的其他滤波方法相比，该算法在较好地滤除噪声的同时，具有良好的图像边缘保护和自适应能力。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好保护图像细节以及受较严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法。算法采用开关策略,判断N×N窗口内像素点。对于噪声点,先求出以该点为中心的纵横2 N个窗口中每个窗口像素点的中值,再计算出这些中值点的中值,以替换噪声点像素值。对于非噪声点,保持原值不变,从而实现了噪声的去除。仿真结果表明,纵横窗口关联的多级中值滤波算法具有较好的细节保护能力和较强的去噪声能力。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

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。     

一种有效去除脉冲噪声的新方法

提出了一种新的滤波方法。首先从原噪声图像和其中值滤波图像得到细节图像。通过使用一种新的噪声检测方法得到另一幅图像,使其只保留细节图像中的噪声。通过这个图像,可以更加准确地检测出污染图像中的噪声。对噪声图像中的每个像素,相应滤波器输出为原像素灰度值和窗中像素中值的线性组合。当前像素是一个脉冲的可能性越大,滤波过程中对它改变的就越多。与其它的中值类滤波方法相比,该方法不仅可以有效地去除噪声,而且更好地保留了图像细节。     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

基于双阈值及迭代法的图像脉冲噪声检测算法

为了减少图像中的脉冲噪声对后续图像处理的影响,针对脉冲噪声的特点,提出了双阈值和迭代法的噪声检测算法。双阈值选取方法理论可靠,两次迭代保证了噪声点检测具有较高的正确率,最后的选择性中值滤波算法也使得图像的细节不被模糊。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性、较低的噪声漏检率以及较好的滤波效果。     

一种基于多尺度噪声检测的图像中值滤波器

介绍了标准中值滤波与有效中值滤波的概念,提出了一种基于自适应多尺度噪声检测的中值滤波器,可用于恢复被椒盐脉冲噪声污染了的图像。滤波器将输入图像像素分为有效信号类、脉冲噪声类和恒定区域类,对各类像素采用不同的方法进行滤波处理。实验结果证明,本文算法的性能比现存的其它许多算法有了显著的提高,而且便于实现。     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

基于非局部平均滤波的冲击噪声图像恢复算法*

针对随机值冲击噪声污染图像的恢复问题,研究了冲击噪声环境下的非局部平均滤波模型,并在模糊权重非局部平均滤波算法的基础上加以改进,解决了原算法在低噪声比率下恢复性能欠佳以及算法时耗过高的问题。改进之处如下：第一,提出了一种信赖度参数设置准则,并在该准则指导下设置了新的信赖度门限参数;第二,根据冲击噪声模型特点重新规划了滤波策略,提升了算法的运算效率。大量实验数据证明,所提算法无论在低噪声比率还是高噪声比率下均能有效去除冲击噪声,尤其对于纹理性较强的图像有显著的去噪效果。同时,所提算法拥有较高运算效率,实用性得以提高。     

递进的迭代脉冲噪声检测

目的 脉冲噪声是引起图像质量下降的主要原因,其滤除工作一直是图像处理领域的研究热点。对现行开关滤波算法在脉冲噪声检测时间、检测精准度和恢复策略上存在的问题进行理论分析,提出一种递进的迭代脉冲噪声检测算法(PIND),使噪声图像能够获得更好的恢复效果。方法 首先,采用具有全局统计意义的灰度直方图确定脉冲噪声与真实像素之间的灰度值的上边界和下边界,根据这个界线区分出疑似点和真实点;然后,利用具有局部结构意义的方法将噪声点从疑似点中寻找出来并判断噪声类型,存储在决策表G中;最后,根据决策表G中存储的噪声类型信息采用3种不同的的恢复策略滤除噪声。结果 对Lena、Peppers和Monkey 3幅具有代表性的图像增加不同密度和尺度的噪声进行对比实验,得出的数据表明,本文算法的脉冲噪声检测时间比现行两种经典算法提高520倍和15倍;检测精准度比现行经典开关滤波算法更加精准,准确率可以达到99%以上;恢复图像也具有更好的视觉效果和12 dB的峰值信噪比(PSNR)提升。结论 提出递进的迭代脉冲噪声检测算法能够在有效滤除脉冲噪声的同时,充分保护图像细节和恢复图像原有特征,并能够在噪声检测时间和精度以及峰值信噪比上弥补现行开关滤波算法的不足。     

The solutions of equation-based noise detector for an adaptive median filter

Techniques of noise detection have been widely applied in impulse noise reduction. However, the phenomenon of pixel misclassification is very obvious in high noise density. In order to improve pixel identification, in this paper, the new noise detector is proposed. Based on solutions of equations, an estimated block of every 8×8 block of a noise image is generated. Then, according to relationships between these noise blocks and their estimated blocks, corrupted and uncorrupted pixels are identified. During image filtering, a noise-detection-based adaptive median algorithm is presented. Experimental results show that the proposed filter can well reduce the impulse noise and preserve more details of original images.     

基于差分分层噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确地检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出了一种差分分层噪声检测的开关中值滤波算法。该算法对噪声检测窗口内像素点按灰度值大小排序,通过差分方法划分出高、低阶噪声块和信号块3部分。当待测像素点属于信号块时视其为信号点;否则,视其为可能噪声点。利用可能噪声点与信号块中与其灰度值最临近的信号点的灰度的差定义了梯度函数,在梯度函数的基础上定义了用于对可能噪声点进行二次检测的模糊隶属函数,对滤波方法进行模糊加权,得到一种加权滤波方法。实验结果证明了该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用。