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。  

基于小波变换的自适应多阈值图像去噪

小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面，其中最重要的一个环节是最优阈值的确定，为此，提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法——Multi—Threshold shrink去噪法，这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值，而最佳阈值的选取是基于Bayes理论，并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的(generalized Gaussian distribution)。通过实验证明，这种方法能很好地对图像去噪，与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法和Chang等人提出的Bayes shrink去噪方法相比，不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)，而且也使图像更加清晰，并能更好地适合人眼的视觉特性，从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。  

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。  

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点，将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别，对于可能的噪声像素，采取去噪中值滤波算法进行滤波，而对于信号像素则不做任何处理．以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验，结果表明，该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强，且能较好地保留图像细节。  

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.  

基于BP神经网络仪器显示自动识别方法

介绍一种基于BP神经网络仪器显示自动识别方法,是在VC++编程环境下实现的。仪器显示图像预处理主要包括倾斜度调整、图像去噪、特征提取。采用Hough算法调整图像的倾斜度,采用一些特定的模板对图像进行降噪,采用投影法提取图像的特征。实验表明这种方法运行速度快、识别率高。这种方法具有一定的实用价值。  

小波阈值图像去噪研究与应用

目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。  

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正，提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性，所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将 此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合，用于自适应的小波阈值去噪，提高了图像的信噪比，减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。  

形态学图像去噪中结构元素选取原则

介绍了教学形态学的基本运算和结构元素在形态学运算中的重要性,总结了在形态学图像降噪中结构元素的基本选取原则,即形状的相似性,尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,并通过实验验证了这3条原则的合理性.  

基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发,将Curvelet变换与隐马尔可夫树(HMT)模型相结合,提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树(HMT)模型的图像去噪方法.利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性,较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制,同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度.仿真实验证明,与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较,主观视觉效果和数值指标都有明显改进.平滑指数(FJ)值大小适中,水平和垂直边缘保持指数(ESI)平均提高了约0.2～O.3.