严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题，提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息，首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类，建立噪声标矩阵；然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息，将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别，并分别采用不同的方法进行滤波，以保留更多的图像细节。结果表明，本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强，尤其是对于噪声高度污染图像的情况。  

基于SOM聚类的台风云型模式发现

Dvorak等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用.本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak模板图像的自动选取、匹配和识别.采用SOM对12000多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM拓扑误差和量化误差.从实验结果可以看出,局部熵特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低.原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度.局部统计信息特征比局部熵特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度.这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性.  

基于局部统计信息的模糊选择滤波算法

提出了一种基于局部统计信息的模糊选择滤波算法，该算法的输出是sigma滤波器与多级中值滤波器滤波结果的加权复合，其权值则是通过对图像中局部统计信息的推理得到的。因此，该算法能够根据图像的具体情况自适应地进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除图像中不同种类的噪声，并具有很好的细节保护能力。