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图像的去噪是图像处理中最基本的工作,去噪处理的好坏将直接影响到后续的分割和识别,本文针对传统的中值滤波算法容易造成细节的丢失的缺点,提出一种改进的算法,采用两种不同尺度的正方形窗口和一个多极加权滤波窗口作为候选窗口,判断灰度方差最小的窗口作为最终的滤波窗口完成滤波去噪操作,实验表明,该改进算法实现了自适应选择不同尺度不同方向的窗口来进行滤波,具有良好的保边性能。 相似文献
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基于阈值判断的自适应中值滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准的中值滤波算法在去除噪声与保留图像细节方面难以取舍的缺陷,在自适应中值滤波算法的基础上提出了一种改进的基于噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法在进行噪声点检测时采用了一种阈值判断法,充分利用了当前像素点与邻域像素点的灰度值之间的关系.结果表明,在噪声浓度较高时仍然可以区分噪声点与边缘点,滤波的同时有效地保护了图像的细节. 相似文献
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噪声概率快速估计的自适应椒盐噪声消除算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种可识别噪声概率自动调节滤波窗口的自适应椒盐噪声消除算法。对非理想椒盐噪声污染图像随机区域进行变窗口中值滤波,将结果与滤波前比对获得噪声点数,滤波区域即按此点数排序。然后取每种滤波窗口下的中间三组数据,该数据平均加权获取图像噪声概率初估计,对初估计平均加权即得图像噪声概率。滤波前首先采用阈值法排除明显噪声点,剩余像素中再以离窗口中心像素距离平方的倒数为权值估计中心像素。最后由噪声概率按照T-S模糊规则对不同模型的输出估计值进行融合。实验证明,与传统中值滤波等算法相比,该算法具有噪声自动估计和自适应窗口调节能力,滤波后标准均方差可减少20%以上,速度可提高一倍多。 相似文献
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传统的中值滤波和均值滤波通常被分别用来滤除椒盐噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单独使用哪种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的自适应混合噪声滤波算法.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,使其既可以有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息,仿真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. 相似文献
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基于噪声检测的中值滤波器已广泛用于消除图像中的椒盐噪声,然而在高噪声密度情况下,对噪声像素的定位不准确很容易造成图像边缘的模糊.本文提出了一种基于GA-BP的椒盐噪声滤波算法,克服了这一缺陷.算法首先用遗传算法优化的BP网络对图像中的噪声像素定位,然后引入保边函数和PRP算法求目标函数的极值进而实现图像的去噪处理.实验... 相似文献
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目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对图像中的椒盐噪声,基于模糊理论设计了一种滤波算法。首先分析了椒盐噪声的特点,给出了自适应的噪声检测方法,并对噪点设计了自适应的噪声消除方法,最后采用几幅图像进行实验,定性和定量分析结果表明该方法对于椒盐噪声的消除可行、有效。 相似文献
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进化论自适应滤波算法及降噪特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于生物进化论策略的自适应滤波算法,利用其有性繁殖和无性繁殖的随机搜索能力实现全局最优搜索,可克服最小均方法(Least Mean Square,简称:LMS)对于多峰特性问题有可能收敛于某一局部最小值,无法实现全局最优的缺点。提出峰值系数指标PR(Peak Ratio)概念解决进化论自适应滤波器的性能评估问题,提出收敛速度CS(Converge Speed)指标和峰值系数指标PR高度的方法解决最优滤波参数的选取问题,并列进化论自适应滤波器的降噪进行模拟仿真,讨论了滤波长度和进化系数对进化论自适应算法消噪效果的影响及最优滤波参数。 相似文献
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在几乎所有的图像处理领域,在正式对图像处理之前,为了改善图像的质量,一般都要去除在图像传输等过程中产生的噪声。笔者介绍了一种新的去噪方法,该方法是基于噪声的概念提出的,对去除诸如椒盐噪声、随机噪声等效果都很好,尤其对随机噪声更显出其优势。该算法简单有效,容易实现。最后给出了在不同噪声量的情况下试验的对比图,经过大量的试验证明,这种新的算法能得到很好的去噪效果。 相似文献
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基于自适应形态滤波的医学超声图像降噪 总被引:3,自引:0,他引:3
针对医学超声图像上的斑点噪声,本文提出一种基于自适应形态滤波的降噪方法.首先构造一组检测图像中不同像素值突变的结构因子;再对每个结构因子构造相应的形态滤波结构元;最后对每个像素点邻域进行结构检测,找到该点处最可能存在的突变结构,以相应的结构元完成该点的形态滤波.对不同信噪比的仿真图像和实际图像分别采用本文方法和各向异性扩散滤波,不同尺度传统形态滤波进行了:比较实验,结果表明:采用本方法可将超声图像的信噪比、对比度噪声比和图像优度分别平均提高15%、37%和69%,优于其它方法. 相似文献
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本文讨论了一种带有参考通道的自适应环境噪声滤波器原理,该滤波器采用最小均方误差(LMS)算法。将此滤波器应用于复杂噪音背景的语音信号提取,能很好地抑制背景噪声,从而获得清晰的语音信号。 相似文献