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.     

基于自适应开关插值算法的图像椒盐噪声滤波*

针对传统中值滤波算法在滤除椒盐噪声时的缺点,提出了一种自适应开关插值算法。该方法根据椒盐噪声的特点,通过极大值、极小值和块均匀度检测来标志噪声,然后根据噪声分布情况,利用拉格朗日插值和自适应中值滤波来滤除噪声。实验结果表明,该方法对椒盐噪声密度为10%80%的测试图像,能更加有效地抑制椒盐噪声并很好地保持了图像的细节信息,滤波性能比传统中值滤波方法更理想。该方法为图像去噪提供了一种新的途径。     

一种去除椒盐噪声的自适应开关中值滤波算法

为了滤除图像中高密度椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应开关中值滤波算法。使用max-min算子作为噪声检测器,利用自适应邻域窗口对图像进行从左到右的逐行扫描,同时对位于窗口中心的像素点进行噪声判别,然后将检测出的噪声点采用中值滤波进行滤除,而信号点保持不变直接输出。实验仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于改进的非对称裁剪中值滤波算法

为了在各种噪声密度条件下,都能恢复椒盐噪声污染的图像并能很好地保持图像的细节,提出了一种基于改进的非对称裁剪中值滤波算法清除椒盐噪声.该方法首先对噪声点进行检测,然后基于滑动窗口中噪声点的数目来自适应改变窗口的大小,最后应用一种改进的非对称裁剪中值滤波器计算中值,结果显示该算法各项指标都要优于其它算法.实验结果表明了在各种的噪声密度条件下,该算法能较好地清除椒盐噪声,而且也能较好地保护图像细节,比现存的一些中值滤波算法清除椒盐噪声的效果更加优秀     

基于改进简化PCNN模型的椒盐噪声滤波方法

针对PCNN简化模型在图像滤波中存在的问题,首先运用反证法证明PCNN简化模型在图像椒盐噪声检测时对低亮度的椒噪声检测失效;然后采用分而治之的方法对PCNN简化模型进行了改进,得到一种改进的PCNN简化模型;最后利用改进的PCNN简化模型检测图像的污染程度,确定噪声的具体位置,自适应地确定中值滤波窗口的大小,实现图像的自适应中值滤波。实验结果表明,此方法提高了噪声检测的准确性、图像滤波的保真性,对不同密度的椒盐噪声都有较好的滤波性能。     

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。     

用于图像处理的自适应中值滤波

针对标准中值滤波方法存在的不足，提出自适应中值滤波方法．该方法通过噪声检测确定子图像中的脉冲噪声点及噪声干扰大小，根据噪声干扰程度选择滤波窗口的尺寸，并采用改进的中值滤波方法对检测出的噪声点进行滤波．计算机模拟实验结果表明：自适应中值滤波能在有效地去除噪声的同时，较好地保护图像细节，较标准中值滤波具有更优良的滤波性能，其滤波速度也较中值滤波具有明显优势．     

改进椒盐去噪方法在井下图像中的应用

为了提高井下图像采集的质量,针对目前改进中值滤波算法的优缺点,提出了一种新的去除井下图像椒盐噪声的算法。该算法首先判断出图像中的噪声点和非噪声点,然后根据窗口内噪声点的密度大小自适应地确定滤波窗口的大小,并按照一定的规律赋予窗口内像素点不同的权重,最后采用加权中值方法处理图像中的噪声点。计算机模拟实验证明该方法不仅能有效地去除不同密度的椒盐噪声,而且能很好地保持图像的细节,滤波效果比已提出的中值滤波算法更好。     

激光扫描数据脉冲噪声自适应检测和滤除

针对现有脉冲噪声滤波算法在处理大斜率区域和断线型激光扫描数据中存在的多判和漏判问题,提出了一种有效检测脉冲噪声的方法.该方法依据局部脉冲噪声的分布,利用自适应弦偏差法进行噪声点检测;对噪声点自适应地选择滤波窗口中的非脉冲噪声数据进行中值滤波,以实现噪声滤除.实例结果表明：采用文中方法使得噪声检测更为准确,在滤除噪声的同时有效地保持了数据的细节.     

图像去噪混合滤波方法

传统均值滤波和中值滤波对高斯型噪声和椒盐型噪声有着不同的滤波特性。实际滤波时，由于图像往往会受到两种不同性质噪声的同时干扰，因此，单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果，为了能同时对两种不同性质的噪声进行滤除，现提出了一种新的混合滤波算法，该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来，然后对受高斯噪声污染的像素采用均值滤波算法，而对受椒盐噪声污染的像素则采用中值滤波算法进行去噪。仿真结果证明，该方法更具有实用性和有效性。     

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。     

一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。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进算法有更好的滤波性能。     

基于脉冲耦合神经网络的自适应图像滤波

为有效滤除灰度图像中的椒盐噪声并保留图像的边缘及细节信息,提出一种简化的阈值单向衰减脉冲耦合神经网络(PCNN)点火矩阵自适应图像滤波方法,简化的PCNN结构减少了所需参数并提高了运算速度。该方法通过对PCNN点火矩阵的分析,定位出被噪声污染的像素,只对噪声像素进行滤波,因而有效地保留了图像的细节信息;并根据椒盐噪声的特点,动态估计图像的噪声强度,自适应地选择滤波窗口的大小和滤波次数。实验结果表明提出方法较常见的图像降噪方法在滤波效果、自适应性及保留图像细节方面有明显的优势。     

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。     

图像椒盐噪声的自适应滤波算法研究

为有效去除严重的椒盐噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应去噪方法。根据PCNN神经网络的点火时刻矩阵,对受噪声污染的像素进行定位,仅对噪声像素进行类中值滤波,实现了图像细节的有效保留;根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数和滤波窗口尺寸的优选,实现了图像的强自适应滤波。实验表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力。