有效的图像滤波算法

利用灰色关联度的特性和阿尔法均值滤波算法的优点,提出一种基于改进灰色关联度和阿尔法Alpha均值滤波的噪声图像的自适应滤波算法。该算法采用灰色关联度自适应地确定滤波窗口的加权系数值,改善算法的滤波性能。实验结果表明算法对受到高斯噪声和混合噪声干扰的图像进行去噪能取得较好的滤波效果,同时还保护了原始图像的细节信息。     

连续子邻域内的鲁棒双边滤波

提出一种连续子邻域内的鲁棒双边滤波算法(Robust Bilateral Filtering)。首先,利用自适应区域生长方法在图像局部部域中分割出种子像素的连续子部域;然后,在该连续子部域中采用改进的双边滤波算法对种子像素值进行平滑处理。为了提高算法的鲁棒性能,类似非局域均值滤波算法(Non-Local Means Filtering),以像素空间临近度和像素局部窗口相似度定义该滤波器核函数。算法结合了双边滤波和非局域均值滤波的优点,且在连续子部域内进行去噪处理相对可获得更为合理的图像效果。仿真实验表明,该算法具有良好的去噪效果,同时较好地保留了图像的细节特征。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。     

医学图像的自适应非局部均值去噪算法

为改善医学图像的质量以利于临床诊断,提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相似窗的自适应旋转,从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与噪声标准差的关系模型,实现滤波参数的自适应选择。实验结果表明,该算法的去噪效果较好,可用于医学图像的后处理阶段。     

多模图像联合非局部滤波快速算法

提出一种新的基于非局部均值的多模图像滤波方法。在该方法中,对于噪声图像 滤波采用非局部均值方法,其中对于噪声图像块之间灰度相似测度权重由另一幅图像引导计算。 实验结果表明,该方法比基于局部的图像去噪方法如双边滤波算法有更好地去噪效果。通过构 造联合积分图像对提出算法进行加速,与原始算法相比其显著提速两个数量级,加速算法的复 杂度不受滤波器大小影响,易于在并行系统中实现。     

改进的自适应中值滤波

均值滤波能较好的平滑图像的噪声,自适应中值滤波能较好的保存原始图像的细节和边缘。为了恢复被高密度脉冲噪声污染的图像,提出了改进的自适应中值滤波算法,新算法结合了均值滤波和自适应中值滤波两者的优点。实验结果表明,该算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,并较好地保留原始图像细节和边缘。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算法

研究图像去噪是图像处理中一个重要的课题。传统去除高斯噪声的方法是均值滤波,均值滤波方法模糊了图像的细节信息,中值滤波虽然能较好的保护图像的细节信息但滤除高斯噪声的效果不理想。灰色关联度能根据系统各因素间相似程度来度量因素之间的关联程度。利用灰色关联度的特性和中值滤波器的优点,提出一种基于灰色关联度的自适应中值滤波算法,算法可以根据图像像素之间的相似程度自适应地调整滤波加权系数,使滤波系数更加合理,改善原有算法的滤波性能。实验表明算法对受到高斯噪声干扰的图像进行去噪取得较好的滤波效果,同时还保护了图像的细节信息。     

广义多级混合噪声图像滤波

本文在传统的线性、非线性滤波技术的基础上,提出了一种新的滤波器结构——广义多级混合滤波器。并导出了滤波算法。对受加性噪声(高斯噪声、均匀噪声和脉冲噪声)和信号相关噪声干扰的图像,它具有良好的噪声抑制能力,且有效地保持图像边缘和细节。在噪声图像的均匀区域,它几乎具备最优的滤波性能;在图像边缘区域,它的性能可以与FIR-中值混合滤波相媲美。而且,现有的多级中值滤波、Wiener-中值滤波、中值均值混合滤波、非线性均值滤波和排序统计滤波等都是它的特殊情况。     

基于决策分析的高椒盐噪声轮胎痕迹图像滤波方法

决策分析能准确判断出噪声像素与信号像素,均值滤波能较好平滑噪声,而自适应中值滤波能较好地保持原始图像的细节及边缘。为了恢复被高密度椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像,提出三者相结合的新算法。该算法结合三者的优点,与传统中值滤波器、自适应中值滤波器等非线性滤波器相比,能得到更好的图像质量。实验表明,算法能有效消除灰度轮胎痕迹图像中的高密度椒盐噪声和彩色轮胎痕迹图像中的中低密度椒盐噪声,较好地保护了图像的细节及边缘信息。     

基于双窗口和极值压缩的自适应中值滤波

为了提高中值滤波器的滤波性能和适应不同密度的椒盐脉冲噪声,从噪声检测的准确性、噪声滤除的有效性和滤波速度的实用性等3个方面分别对中值滤波方法加以改进,提出了一种基于双窗口和极值压缩的自适应中值滤波方法(DWECAMF)。该方法采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的滤波策略、压缩噪声滤除窗口内极大值和极小值策略以及自适应脉冲噪声滤除策略,以提高图像滤波性能,同时采用了移动滤波策略提高滤波速度以增强其实用性。实验表明,该方法在以上3个方面的性能都有极大提高,并且对不同密度的椒盐噪声都具有很好的滤波性能。     

基于直方图的图象去噪滤波器

滤除图象噪声时，虽然利用的先验知识越多，其滤波效果越好，但是一般情况下，由于只能得到一幅被污染的图象，无法获得这些先验知识，因而滤波效果较差。为了解决该问题，提出了一种去除图象中椒盐噪声的新型滤波器。该滤波器首先给出了一种有效的估计原图象直方图的方法，进而利用估计直方图的信息来进行滤波；然后对滤波窗口中的像素进行一种排除最大和最小灰度值的操作，以滤除椒盐噪声点。实验表明，该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显。     

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。     

基于粗集的图像混合噪声滤波算法

实际应用中图像常受到不同类型噪声的同时干扰,为解决混合噪声图像的去噪问题,提出了一种基于粗集的图像滤波算法.该算法将粗集理论应用到图像滤波中,利用粗集理论的等价关系分离出不同噪声点及非噪声点,根据图像被污染的情况,选取不同的去噪策略对噪声进行滤除.实验结果表明,该算法在抑制混合噪声时性能优于传统中值滤波、均值滤波等方法,同时也能较好地保护细节信息.     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

一种新的基于PCNN的图像脉冲噪声滤波算法

为了更好地滤除图像中的脉冲噪声,在分析脉冲耦合神经网络(PCNN)的工作机理的基础上,在PCNN中引入了点火映射图的概念,并提出了一种新的基于PCNN点火映射图的图像脉冲噪声滤波器。该方法首先通过运行PCNN把噪声图像转化为点火映射图,然后利用点火映射图对图像中的脉冲噪声进行定位,最后仅对定位的噪声进行自适应滤波。计算机仿真实验表明,该方法的去噪效果优于传统方法,从而验证了该方法的有效性、合理性。     

基于混沌优化的自适应中值滤波

提出了用混沌优化的方法进行自适应中值滤波。该滤波是在自适应中值滤波的基础上,将混沌优化与E-中值滤波结合起来输出最佳值。仿真结果表明,这种中值滤波不仅去噪效果较好,而且对噪声污染严重的图像也能很好地保护图像的细节。     

基于模糊推理的多窗口中央值滤波器设计方法

提出了一种基于模糊推理用于去除图像椒盐噪声的中央值滤波器的新型设计方法,在图像复原处理中,理想的期望是对图像被劣化的部分处理,没有被劣化的部分不作处理,但实际图像处理中处理点是否为噪声点具有模糊性.利用模糊推理对处理点像素多大程度上属于劣质像素进行推定,并且多个模糊滤波器联合使用,处理结果证明对广范围噪声发生率的各种被椒盐噪声劣化的图像复原处理都适用.     

基于ROLD统计量的混合噪音线性滤波算法

提出一种基于ROLD统计量的混合噪音线性滤波算法（RLMF）。算法把用来检测脉冲噪音的ROLD统计量运用于混合噪音的滤波算法上,提高了混合噪音中脉冲噪音成分的检测效率,它不仅适用于恢复被混合噪音污染的数字图像,而且也适用于恢复被纯脉冲噪音或纯高斯噪音污染的数字图像。仿真实验证明,RLMF滤波后的图像视觉效果和PSNR均优于已知的同类滤波器。     

一种改进的形态-小波阈值降噪方法

现场采集的旋转机械振动信号中一般存在强脉冲干扰和白噪声,小波阈值滤波对白噪声的滤波效果好,但对脉冲干扰的滤除效果不佳,而形态滤波虽然可以有效地剔除脉冲干扰,但不易滤除白噪声。针对这些问题,提出了一种基于形态滤波和改进的小波阈值滤波相结合的综合滤波方法。该滤波方法结合了两种滤波方法的优点,能够同时有效地滤除旋转机械振动信号中的脉冲干扰和白噪声。通过仿真信号和现场采集的转子振动信号进行了实验验证,结果表明,形态滤波与改进的小波阈值滤波相结合的滤波方法很好地滤除了转子振动信号中的噪声成分,进而提取出淹没在噪声中的转子振动信号。