考虑均值的滤除脉冲噪声的自适应非线性滤波

针对脉冲噪声滤除,提出一种基于均值的自适应非线性滤波。其算法思想是先进行噪声检测并生成相应的噪声标志矩阵,随后扫描噪声标志矩阵,对信号点则直接输出,而噪声点则根据窗口内噪声点个数自适应选择滤波窗口,接着生成一个由滤波窗口各像素灰度与相应均值之差形成的差别矩阵,并赋予差别矩阵各元素不同的权重,最后返回加权后差别矩阵中最小值的位置,并用该像素的灰度取代噪声点。噪声点滤除算法,其实质是找出一个空间位置上离噪声点最近且最接近均值的像素的灰度来取代噪声点。通过实验,该方法具有更好的综合滤波性能。     

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。     

自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的相关改进算法分割精度较低、对噪声敏感的问题,提出一种自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割算法。首先,通过定义像素间的局部灰度相似性测度来反映各像素对局部邻域的影响程度,并根据邻域窗口中各像素的灰度差异,利用指数函数进一步控制邻域像素的影响权重,实现像素灰度的自适应加权,从而提高像素灰度计算的准确性。其次,构造出一种改进的距离测度代替传统的欧氏距离,用于计算各像素与聚类中心之间的相似距离,增强算法对噪声和异常值的鲁棒性。最后,将提出的自适应灰度加权方法与改进的距离测度应用到FCM算法中,实现图像分割。实验结果表明,该算法需根据图像噪声的强度适当地选取邻域窗口大小,在此条件下算法能够取得较优的分割效果和运行效率,且对噪声具有较强的鲁棒性。     

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

基于局部直方图的加权均值滤波器

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。     

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.     

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。     

自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声

实现了一种滤除医学图像脉冲噪声的自适应中值滤波算法,用均方根误差和噪声对原图像的毁坏程度两个客观评价指标对该算法及传统均值、中值滤波方法进行了比较与评价。根据设定条件检测滤波窗口中心像素是否为脉冲噪声,采取滤波窗口自适应的算法来滤除脉冲噪声,去除了传统中值滤波对所有像素均用中值代替的弊端,减少了不必要的图像细节损失。基于MATLAB的仿真实验表明,对于较大密度的脉冲噪声,该算法在有效抑制噪声的同时,能较好地保护边缘和细节信息。该算法已应用于虚拟内窥镜系统中,取得了令人满意的效果。     

基于城区距离的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波窗口不能自适应扩展以及标准均值滤波易造成图像边缘模糊的缺陷,提出一种基于城区距离的自适应加权均值滤波算法。首先,利用开关滤波思想检测出噪声点;其次,对于每一噪声点,依据城区距离扩展窗口,窗口的大小根据窗口内信号点的个数自适应地调节;最后,将窗口内足够数量信号点的灰度的加权平均值作为噪声点的灰度值,实现对噪声点的有效恢复。实验结果表明,该算法能够有效地滤除椒盐噪声,尤其对噪声密度较大的图像,去噪效果更加显著。     

图像小波系数的高斯混合模型研究

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性，可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型，每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和，利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类，通过当前系数邻域窗中两类系数的信息，得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计。将此模型应用于图像去噪，根据贝叶斯后验均值估计理论设计了Wiener滤波器。通过与三种代表性去噪算法的比较实验，表明了这种基于模型的滤波算法的有效性。     

图像噪声滤波的研究方法及进展

图像噪声滤波作为图像处理的前端,直接影响后续图像处理的各个环节。介绍的图像噪声滤波的方法主要有空间域去噪、变换域去噪及几种新兴的图像噪声滤波方法,在分析了各种算法优点和缺点的基础上,对图像降噪的最新研究方向进行了展望。     

改进的中值滤波去噪算法应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。中值滤波是抑制图像的噪声的一个行之有效的办法,选择适当大小的中值滤波窗口可以在最大限度地保持图像精度的基础上去除图像噪声。在对中值滤波去噪算法的适用性特点进行研究的基础上,进一步做了中值滤波去噪的改进算法的应用实现研究,同时对其他去噪算法,如均值滤波、低通滤波的小波变换进行实验分析研究,并对实验结果做了相应的比较。     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。     

Destriping Remote Sensing Imagery by Wavelet Moment Matching Algorithm

Strip noise will cover the real radiation information of remote sensing image,which not only reduces image quality,but also application effect.Aiming at the problem that window moment matching is difficult to remove strip noise thoroughly for the non\|uniform image,the wavelet moment matching algorithm is proposed.Firstly,the low frequency wavelet coefficient and the high frequency wavelet coefficients are separated which based on the wavelet multiresolution characteristic.Secondly,the low frequency wavelet coefficients were filtering by window moment matching,while strip noise of high frequency wavelet coefficients was performed by threshold method.Finally,reconstruction of the wavelet coefficients obtained destriping image.The above mentioned algorithm was evaluated quantitatively by local PSNR,local SSIM,Fuzzy coefficient and goodness of fit index.Results show that the wavelet moments matching algorithm is superior to the moment matching,wavelet soft threshold and window moment matching algorithm.Wavelet moment matching improves limitation of uniform distribution of grayscale value based on window moment matching,combining the advantages of spatial and frequency domain denosing,which can remove the noise while preserving the details of the image.     

Image denoising algorithm via best wavelet packet base using Wiener cost function

A new cost function, namely, the Wiener cost function, is introduced to find the best wavelet packet (WP) base in image denoising. Unlike the existing entropy-type cost functions in image compression, the Wiener cost function depends on both sparseness of image representation and noise level. Combining the Wiener cost function and the doubly local Wiener filtering scheme, a new image denoising algorithm is proposed using the best wavelet packet bases. Owing to unknown true image in denoising, a pilot image with less noise is required to find the best wavelet packet base, which is obtained by the existing denoising algorithms. From the pilot image, the best 2D wavelet packet tree is searched in terms of the Wiener cost function and the energy distributions of the image in the best wavelet packet domain are also estimated. Further, the image is recovered by applying the local Wiener filtering to the best wavelet packet coefficients of the noisy image. The experimental results show that for images of structural textures, for example 'Barbara' and texture images, the proposed algorithm greatly improves denoising performance as compared with the existing state-of-the-art algorithms.     

基于结构性字典学习的毛儿盖遥感图像去噪研究

遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注。为了进一步提高遥感图像的去噪能力,提出一种新的基于聚类的组稀疏字典学习多光谱遥感图像去噪算法,该算法能够综合利用多光谱遥感图像的空间局部性和光谱的全局性,对遥感图像像素进行聚类后划分为不同的组,然后通过字典学习获得多光谱遥感图像的空间、光谱字典和系数。经过阈值处理后,对空间相似的块进行平均处理,实现了对多光谱遥感图像的去噪。该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区——毛儿盖实验区遥感图像的去噪,峰值信噪比相比band-wise K-SVD算法提高了7.6%左右,同时具有更好的视觉效果。     

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。     

基于结构性字典学习的毛儿盖遥感图像去噪研究

遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注。为了进一步提高遥感图像的去噪能力，提出一种新的基于聚类的组稀疏字典学习多光谱遥感图像去噪算法，该算法能够综合利用多光谱遥感图像的空间局部性和光谱的全局性，对遥感图像像素进行聚类后划分为不同的组，然后通过字典学习获得多光谱遥感图像的空间、光谱字典和系数。经过阈值处理后，对空间相似的块进行平均处理，实现了对多光谱遥感图像的去噪。该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区——毛儿盖实验区遥感图像的去噪，峰值信噪比相比band-wise K-SVD算法提高了7.6%左右，同时具有更好的视觉效果。     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。