改进的自适应中值滤波算法

自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

基于噪声检测的彩色图象脉冲噪声滤波

文章提出了具有细节保持能力的自适应彩色图像脉冲噪声滤波器,称为细节保持滤波器。新方法对图像中噪声像素进行检测,仅对噪声像素进行有序滤波而对非噪声像素则保持其原值不变,并根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。从而,有效地滤除随机彩色脉冲噪声、保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器（ＶＭＦ）、方向一距离滤波器（ＤＤＦ）、距离一幅度矢量滤波器（ＤＭＶＦ）等非线性滤波器。     

改进的自适应中值滤波算法

中值滤波窗口大小影响滤波器性能,3×3滤波窗口可以很好地保持图像细节。提出一种新的自适应中值滤波方法。将3×3窗口中心的极值点作为候选噪声点,若候选噪声点仍然是7×7窗口的极值点,则该点即是噪声点。若以噪声点为中心的3×3滤波窗口的中值不是噪声,则噪声用中值替换。重复以上过程,直到没有噪声点被替换。如果图像中仍然存在大的噪声团块,则噪声用相邻的三个信号点的灰度均值替换。实验结果表明,该方法能够有效去除脉冲噪声,并在抑制噪声的同时很好地保护图像的细节。     

用于图像处理的自适应中值滤波

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法．该方法通过噪声检测确定子图像中的脉冲噪声点及噪声干扰大小,根据噪声干扰程度选择滤波窗口的尺寸,并采用改进的中值滤波方法对检测出的噪声点进行滤波．计算机模拟实验结果表明：自适应中值滤波能在有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,其滤波速度也较中值滤波具有明显优势．     

基于PGF检测的改进彩色图像滤波方法

针对彩色图像中的噪声污染问题,提出一种改进的开关自适应矢量滤波方法。通过对噪声图像进行同组滤波器检测得到滤波窗口内满足检测条件的噪声像素个数,当满足条件的像素个数较少时,直接对检测出的噪声进行矢量中值滤波,当满足条件的像素个数较多时,采用改进的自适应矢量中值滤波器进行2次检测后再滤波。实验结果表明,该方法能提高噪声检测的准确性,并能更好保护滤波的细节。     

用于图像处理的加权中值滤波算法

提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法.该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波.计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能.     

一种针对彩色图像随机值脉冲噪声的矢量滤波方法

为了去除彩色图像随机值脉冲噪声,提出了一种新的矢量滤波方法。该方法对图像的平滑区域和边缘区域的滤波工作分开进行,平滑区域滤波方法将窗口分成多个区域,然后基于矢量中值和平滑区域像素的特征检测出平滑区域的信号,边缘区域的滤波是在已知信号的基础上对非信号进行矢量中值滤波。仿真实验结果表明,该方法能够有效地去除彩色图像的随机值脉冲噪声,尤其当噪声密度较高时,去噪效果明显优于传统的矢量中值滤波。     

一种有效的自适应加权中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想。     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

基于动态窗口的自适应中值滤波算法

针对中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀.     

自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声

实现了一种滤除医学图像脉冲噪声的自适应中值滤波算法,用均方根误差和噪声对原图像的毁坏程度两个客观评价指标对该算法及传统均值、中值滤波方法进行了比较与评价。根据设定条件检测滤波窗口中心像素是否为脉冲噪声,采取滤波窗口自适应的算法来滤除脉冲噪声,去除了传统中值滤波对所有像素均用中值代替的弊端,减少了不必要的图像细节损失。基于MATLAB的仿真实验表明,对于较大密度的脉冲噪声,该算法在有效抑制噪声的同时,能较好地保护边缘和细节信息。该算法已应用于虚拟内窥镜系统中,取得了令人满意的效果。     

Multiclass SVM based adaptive filter for removal of high density impulse noise from color images

This paper proposes a multiclass support vector machine (SVM) based adaptive filter for removal of impulse noise from color images. The quality of the image gets degraded due to the presence of impulse noise. As a result, the homogeneity amongst the pixels gets distorted that needs to be restored. The feature set comprising of prediction error, difference between the median value and the center pixel; the median value in the kernel under operation has been used during this study. The pixel of test image is processed using adaptive window based filter that depends on the associated class assigned at the testing phase. The baseline system has been designed using modified histogram based fuzzy color filter (MHFC) technique. Four set of experiments have been carried out on a large database to validate the proposed method. The performance of the technique have been evaluated using peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM). The results suggest that for fixed valued impulse noise, the proposed filter performs better than the MHFC in case of high density impulse noise (>45%). However, for random valued impulse noise the proposed filter outperforms the MHFC based method for both low and high density of noise. The objective analysis suggests that there is ∼3 dB improvement in PSNR as compared to the MHFC based method for high density of impulse noise. The results of SSIM along with visual observations indicate that the image details are maintained significantly in the proposed technique as compared to existing methods.     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

一种自适应图像去噪混合滤波方法

结合自适应中值滤波技术和自适应压缩加权均值滤波技术,提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法首先对受混合噪声污染的图像利用灰度极值检测出脉冲噪声,运用自适应中值滤波滤除脉冲噪声;其次对处理结果进行自适应压缩的加权均值滤波。实验结果说明算法不仅能有效地滤除脉冲与高斯混合噪声,而且可以较好地保护图像细节。