基于12个方向的方向加权滤波法去除随机值脉冲噪声

为了解决方向加权中值滤波方法的不足,提出了一种新的基于12个方向的方向加权滤波法滤除图像中的随机值脉冲噪声。这种方法在脉冲检测阶段是利用当前像素与邻域12个方向像素的不同识别噪声,然后在噪声滤除阶段选取合适的加权值去除噪声。实验结果表明,该方法从主客观两方面验证了在滤除噪声率较高或较低的噪声时对保护图像细节方面的效果有所提高,并且提高了程序运行效率。     

种子像素滤波法去除随机脉冲噪声

为了在去除图像高密度随机脉冲噪声的同时最大程度地保护图像边缘和细节,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性,提取种子像素;然后只对种子像素进行开关中值滤波,去除误判的种子像素,采用自适应变窗口尺寸;最后利用种子像素先探测漏选的种子像素,接着重构非种子像素。实验结果表明,与其他方法相比,该方法是综合性能最优之一。     

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。     

相似邻居数目图像脉冲噪声滤波算法

为了去除图像随机脉冲噪声的同时保留边缘,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性来构造相似邻居数目图,一个像素的相似邻居数目在窗口内最大或数值较大,才可能认为是没有受到噪声干扰的像素。根据噪声密度不同采用不同方法检测。实验结果表明,阈值能适应性不同图像类型,滤波结果优于大部分已有算法,且算法复杂度低于大部分改进的中值滤波算法。     

去除脉冲噪声的快速开关中值图像滤波

现有的滤波算法在去噪性能和计算速度上存在不足,为此,我们提出了去除脉冲噪声的快速开关中值图像滤波算法.算法根据噪声的灰度特征以及信号像素的局部统计特征进行噪声检测,迭代调用邻域不断增大的SMF进行去噪处理;每次调用标准中值滤波算法,均扩大邻域范围,并充分利用上一步滤波结果;按顺序优先选择每次调用SMF的处理结果作为噪声...     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。     

自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波

定义了一种更接近实际噪声情况的随机值脉冲噪声模型,针对随机值脉冲噪声的滤除提出一种自适应控制迭代次数的滤波算法。算法包括噪声检测、噪声滤除、误检像素修正和迭代控制四个步骤,对固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声均能有效滤除。与中值滤波算法进行实验比较,在滤除随机值脉冲噪声时,该算法滤波后图像细节信息保护较好,且滤波过程无需设定迭代参数,自适应性强。     

一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

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。     

有效去除图像中脉冲噪声的新型滤波算法

提出一种基于局部极值噪声检测的迭代中值滤波算法．该算法集中了minrnax算法与PSM算法各自的优势，并将两种算法有机地结合起来．经过实验仿真并与其他滤波算法进行比较表明，该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声，尤其是在噪声密度非常大的情况下表现了很好的性能。     

一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法

针对传统滤波算法细节保护能力不强的缺点,提出一种基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法。在噪声检测阶段排序检测窗口内的像素点,判定极值附近灰度值落在一定范围内的点为噪声点,并生成噪声模版;在噪声滤除阶段提取滤波窗口内信息点并压缩,进一步排除误检。根据不同噪声密度进行不同滤波,并循环迭代直至整个图像中的所有脉冲噪声点被滤除。实验结果表明,该算法具有较好的噪声滤除和细节保护能力,尤其是在高强度噪声条件下效果更明显。     

基于噪声检测的彩色图象脉冲噪声滤波

文章提出了具有细节保持能力的自适应彩色图像脉冲噪声滤波器,称为细节保持滤波器。新方法对图像中噪声像素进行检测,仅对噪声像素进行有序滤波而对非噪声像素则保持其原值不变,并根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。从而,有效地滤除随机彩色脉冲噪声、保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器（ＶＭＦ）、方向一距离滤波器（ＤＤＦ）、距离一幅度矢量滤波器（ＤＭＶＦ）等非线性滤波器。     

一种脉冲噪声图像复原算法

针对被脉冲噪声污染的观测图像提出了一种基于自相似灰度校正的自适应图像复原算法．该算法首先用有选择的中值滤波器对脉冲噪声进行抑制,然后利用图像的自相似性对像素值进行校正以克服中值滤波器造成的图像局部区域像素相关性增加对图像复原处理产生的不利影响．用规整化方法进行图像复原处理,并且使用在灰度校正过程中得到的竞争因子对图像局部区域的统计量进行加权来产生规整化参数,并使其在迭代过程中自适应的更新．实验结果表明,该算法获得的复原图像具有良好的客观评价指标和主观视觉效果．     

基于改进边界判别噪声检测的脉冲噪声滤波方法

边界判别噪声检测(BDND)算法对不平衡椒盐噪声和随机值噪声检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于改进BDND的脉冲噪声滤波方法。修改BDND分群不等式,将边界值b2置于高灰度群中,利用BDND第一阶段检测图像的所有像素点,生成噪声的直方图向量,通过比较相邻噪声数值的比值与给定阈值的关系,重新定义上下边界值,对中心像素做进一步检测。实验结果表明,该方法的检测性能明显优于BDND,漏检率和误检率大幅降低,并且能够在消除噪声的同时更好地保护图像的细节信息。