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。     

一种新的图像椒盐噪声的非线性滤波算法

为了在滤除椒盐噪声的同时能很好地保持图像的边缘细节,提出了一种新颖的图像椒盐噪声非线性滤波算法.利用局部统计信息,先将图像像素点分为信号点和可能的噪声点两类.然后将可能的噪声点进一步细分为边缘点、噪声点和信号点:利用方向信息、均方差来判断是否为边缘点,利用自适应阈值的方法来判断是否为噪声点,并且对边缘点和噪声点采取不同的方法进行滤波.经过仿真实验并与其它滤波算法进行比较表明,文中的算法具有更好的效果.     

基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.     

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。     

一种新的图像椒盐噪声的非线性滤波算法

为了在滤除椒盐噪声的同时能很好地保持图像的边缘细节,提出了一种新颖的图像椒盐噪声非线性滤波算法。利用局部统计信息,先将图像像素点分为信号点和可能的噪声点两类。然后将可能的噪声点进一步细分为边缘点、噪声点和信号点：利用方向信息、均方差来判断是否为边缘点,利用自适应阈值的方法来判断是否为噪声点,并且对边缘点和噪声点采取不同的方法进行滤波。经过仿真实验并与其它滤波算法进行比较表明,文中的算法具有更好的效果。     

神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法.用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护.仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法.     

基于局部直方图的加权均值滤波器

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

强椒盐噪声图像的二次自适应中值滤波算法

中值滤波是一种简单而重要的处理椒盐噪声图像的方法,但传统的中值滤波只适用于弱噪声的情况,对于强椒盐噪声并不适用.本文在中值滤波的基础上,提出了一种自适应的二次中值滤波算法,该算法具有实现过程简单,运算复杂度低,自适应性强的特点.经过实验表明:该方法对强椒盐噪声图像具有良好的处理效果,特别适用于噪声大于50%的高强度椒盐噪声图像.     

An efficient decision-based and edge-preserving method for salt-and-pepper noise removal

In this paper, we propose an improved two-stage scheme for the removal of salt-and-pepper noise based on an efficient impulse detector and the edge-preserving total variation inpainting model. We test the proposed algorithm on the four images corrupted by salt-and-pepper noise with a wide range of noise levels varied from 10% to 95%, and compare it with the six other well known filters. Further, we evaluate quantitatively the performance of these filters with the peak signal-to-noise ratio (PSNR), the measure of structural similarity (SSIM) and the image enhancement factor (IEF). The experimental results have demonstrated that the proposed filter performs impressively in noise suppression and edge preservation.     

Four stage median-average filter for healing high density salt and pepper noise corrupted images

Multimedia Tools and Applications - This paper introduces a novel four stage filter algorithm to ameliorate images corrupted by very high density salt-and-pepper noise. The proposed algorithm...     

GPU实现的抑制椒盐噪声的排序滤波算法

文中提出了一种简单有效的排序滤波算法,并在GPU上实现了该算法。算法首先检测图像中的信号,如果检测的像素是信号则保留不变,否则取其邻域并对邻域内的非噪声像素排序并取中值,若中值为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。文中在CUDA平台上对其进行了实现。实验结果表明该算法不仅能有效地移除椒盐噪声,而且执行效率高,图像的规模越大,加速比越高,最多可提高3个数量级。     

基于深度学习的异噪声下手写汉字识别的研究

针对手写汉字字符图像识别率受随机噪声影响的问题,提出了一种基于深度学习与抑制噪声相结合的新算法。该算法主要应用于拥有随机噪声的手写汉字字符图片,是其在Python环境下,利用Caffe平台建立抑制噪声与卷积神经网络相结合的模型,通过模型移除噪声并正确识别手写汉字。另外,新算法去除噪声的同时对字符形态没有改变,保留了汉字的原始信息。结果在其两种不同的噪声（高斯噪声和椒盐噪声）下,逐渐提升其噪声强度,进行多次实验,同时与其他方法对比,最终得到其平均识别率为97.05%。实验结果表明,该模型和算法具有效率快、识别能力强的优点。     

基于GF（28）域相似函数的椒盐噪声滤波算法

针对数字图像采集及处理过程中广泛存在的椒盐噪声,基于GF（2⁸）有限域,提出一种具有噪声点精确检测能力的改进型噪声滤波算法。根据图像相邻像素相关性,构建了GF（2⁸）域上的相似函数,并据此提出了GF（2⁸）域上的图像自适应椒盐噪声检测算子,可对噪声点准确定位;结合中值滤波算法完成数字图像的椒盐噪声自适应滤除。实验表明提出算法对噪声点定位准确,在图像的恢复和保护图像细节方面对比其他算法有较大提高,对强噪声污染图像的恢复也有较好效果。     

基于GF（28）域相似函数的椒盐噪声滤波算法

针对数字图像采集及处理过程中广泛存在的椒盐噪声,基于GF（2⁸）有限域,提出一种具有噪声点精确检测能力的改进型噪声滤波算法。根据图像相邻像素相关性,构建了GF（2⁸）域上的相似函数,并据此提出了GF（2⁸）域上的图像自适应椒盐噪声检测算子,可对噪声点准确定位;结合中值滤波算法完成数字图像的椒盐噪声自适应滤除。实验表明提出算法对噪声点定位准确,在图像的恢复和保护图像细节方面对比其他算法有较大提高,对强噪声污染图像的恢复也有较好效果。     

Fast and efficient median filter for removing 1–99% levels of salt-and-pepper noise in images

This paper proposes a new median filter using prior information to capture natural pixels for restoration. In addition to being very efficient in logic execution, the proposed filter restores corrupted images with 1–99% levels of salt-and-pepper impulse noise to satisfactory ones. Without any iteration for noise detection, it intuitively and simply recognizes impulse noises, while keeping the others intact as nonnoises. Depending on different noise ratios at an image, two different sets of masked pixels are employed separately for the adoption of candidates for median finding. Furthermore, no limit to the size of mask windows assures that a proper median can be found. The simple logic of the proposed algorithm achieves significant milestones on the fidelity of a restored image. Moreover, the very fast execution speed of the proposed filter is very suitable for being applied to real-time processing. Relevant experimental results on subjective visualization and objective digital measure are reported to validate the robustness of the proposed filter.     

Removing mixed noise in low rank textures by convex optimization

Computational Visual Media - This paper introduces a new low rank texture image denoising algorithm, which can restore low rank texture contaminated by both Gaussian and salt-and-pepper noise. The...