混有高斯和脉冲噪声图像的一种新滤波方法

针对数字图像中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了采用递推最小最大值法与中值滤波相结合的滤波方法。对数字图像首先采用递推最小最大值方法来除去脉冲噪声,然后采用中值滤波方法,并选择合适的窗口尺寸,可得到质量很好的图像。实验结果表明,递推最小最大值方法在抑制脉冲噪声的同时,还能保留良好的图像细节,特别是在多种脉冲噪声存在的条件下,效果更加明显,而中值滤波可以有效地除去剩余噪声,最终得到满意结果。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想。小波变换可以较好地滤除高斯噪声。将Daubechies小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,实例测试验证了这种方法的有效性。     

基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想。小波变换可以较好地滤除高斯噪声。将Daubechies小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,实例测试验证了这种方法的有效性。     

基于点检测的脉冲噪声中值滤波算法

提出了一种基于噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过灰度变化率设置阈值判别脉冲噪声点,并将脉冲噪声点信息记录到与图像对应的噪声记录数组中.滤波过程中,根据噪声记录数组的信息,剔除噪声点周围的其它噪声点的灰度信息,使噪声点的灰度值得到较好的还原.该算法与标准中值滤波算法相比,能在滤出脉冲噪声的同时,较好地保留图像的细节信息.     

一类多结构元素并行复合形态滤波器

基于数学形态学中的开－闭和闭－开运算，采用多结构元素，构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质，它不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性。     

针对脉冲噪声的双窗口自适应中值滤波方法

针对中值滤波效果随滤波窗口大小和噪声密度而显著变化的不足,提出了将噪声检测和噪声滤除窗口相分离的方法,采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的策略、自适应脉冲噪声滤除策略以提高图象滤波性能。实验表明,该方法在噪声检测的准确性和噪声滤除的有效性方面均有极大提高,并且对不同密度的椒盐噪声都具有很好的滤波性能。     

基于中值滤波与灰度级形态学的综合去除椒盐噪声方法

为了消除图像上的椒盐噪声,并尽量保持图像的清晰度,提出了一种在中值滤波基础上,经过灰度直方图的分析,再采用合适的灰度级形态学运算去除图像中的椒盐噪声的新方法。该方法,既弥补了中值滤波在椒盐噪声概率高的情况下滤噪能力下降快的缺点,又改善了灰度级形态学在椒盐噪声概率高的时候,达不到有效滤噪的不足。实验表明,该方法滤除椒盐噪声效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0．2时,这种优势尤为明显。     

CIE-Lab空间的彩色图像混合去噪

针对彩色图像中的混合噪声提出一种CIE-Lab颜色空间的混合去噪算法。双边滤波对高斯噪声具有不错的抑制效果,然而其固有不足是不能处理脉冲噪声,文章采取逆向思维方法将这种不足用于彩色图像脉冲噪声的识别,并仅对识别出的脉冲噪声点在CIE-Lab空间采用概率密度极值滤波方法进行滤除,对剩余高斯噪声仍利用双边滤波算法处理。文中算法采用双边滤波这种非线性滤波算法处理高斯噪声同时仅对识别出的脉冲噪声点进行概率密度极值滤波,因此该算法具有保留图像边缘特征的特性。最后仿真实验表明,CIE-Lab空间的混合滤波算法能够有效滤除高斯噪声和脉冲噪声,相比其他彩色图像噪声处理方法,该方法更为优越。     

纸病图像的数学形态学分割方法

提出了采用数学形态学操作从纸病图像中分割强噪声背景和纸病的方法。图像噪声和纸病的两个明显的区别是它们的密度和尺寸大小，利用噪声和纸病这些明显区别的特性，采用形态学的腐蚀、膨胀、开运算及闭运算等操作分两次去除图像噪声、检测图像边缘，结合阈值增强方法和传统边缘检测得到纸病检测和分割结果。     

一种模糊自适应滤波算法的研究与实现

为解决均值滤波和中值滤波算法在数字信号处理中存在的问题,提出一种模糊自适应滤波算法．根据每个元素噪声度的大小控制均值滤波窗口的大小,并做了大量的仿真．与普通的均值滤波和中值滤波进行比较发现,该方法不仅很好地去除了信号中混有的脉冲,而且在不损坏信号细节的前提下,很好地滤除了噪声信号．最后,使用了信噪比改善因子S来检验算法的滤波效果,证明其滤波效果好于传统的中值滤波和均值滤波,且具有算法简单、实时性好等特点,并已经应用在很多场合．     

基于MPSK信号频偏估计的非线性滤波算法

基于MPSK信号的非线性频偏估计算法，通过对叠加了高斯分布白噪声接收信号的非线性交换分析，将非线性滤波(中值滤波)算法应用于载波频率估计之中．运用Monte Carlo仿真手段对其进行了验证，结果表明，在非线性频率估计中运用中值滤波算法后，其估计的均方误差较之运用均值滤波算法有很大的改善．     

结合PCNN和局部维纳滤波的图像去噪

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法,利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,从而对信号方差进行更好地估计,以利用局部维纳滤波进行去噪. 同时,根据各个像素间耦合特性的不同,提出了自适应连接系数,更好地反映了像素间的耦合关系,利于信号方差的估计. 实验结果表明,该算法较维纳滤波和NeighShrink算法均有较高的峰值信噪比,视觉效果更好.     

图像高椒盐噪声的迭代滤除算法

为有效滤除图像中的高椒盐噪声,提出一种迭代滤波算法.首先采用极值方法检测出噪声点,然后对噪声点以迭代方式逐步滤波,直到噪声点全部清除.利用迭代方式中每一噪声点都能直接或间接利用到图像有用信息的特点,滤波输出始终采用恒定的3×3小邻域,避免了大邻域窗口的诸多弊端.基于图像相关特性,在滤波输出上采用一种基于灰度差的加权均值方式.仿真结果表明,该算法能有效滤除图像中的高椒盐噪声,性能优于其他许多同类算法.     

加权多级中值滤波

基于中值滤波和加权算法,提出了一种新的非线性滤波方法.和中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能.实例表明该算法可以给出良好的滤波结果.     

Automated retinal blood vessels segmentation based on simplified PCNN and fast 2D-Otsu algorithm

According to the characteristics of dynamic firing in pulse coupled neural network (PCNN) and regional configuration in retinal blood vessel network, a new method combined with simplified PCNN and fast 2D-Otsu algorithm was proposed for automated retinal blood vessels segmentation. Firstly, 2D Gaussian matched filter was used to enhance the retinal images and simplified PCNN was employed to segment the blood vessels by firing neighborhood neurons. Then, fast 2D-Otsu algorithm was introduced to search the best segmentation results and iteration times with less computation time. Finally, the whole vessel network was obtained via analyzing the regional connectivity. Experiments implemented on the public Hoover database indicate that this new method gets a 0.803 5 true positive rate and a 0.028 0 false positive rate on an average. According to the test results, compared with Hoover algorithm and method of PCNN and 1D-Otsu, the proposed method shows much better performance. Foundation item: Project (60872081) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project (50051) supported by the Program for New Century Excellent Talents in University; Project (4092034) supported by the Natural Science Foundation of Beijing     

距离图像的分层滤波处理算法

距离图像是指由波束扫描和脉冲反射测距相结合形成的图像,它与常规的光学图像相比具有一些不同的统计特性.提出一种用于处理这种距离图像的分层滤波处理算法,它利用了距离图像中存在多目标时统计直方图具有多峰值的特点进行分层分割、分别滤波,再合成重建新图像.与常规的滤波处理方法相比,它能更加有效地滤除噪声干扰,获得清晰的目标和背景图像.     

NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法。首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解, 得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像。使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法。       

基于中值滤波和小波变换的织物图像预处理

图像采集过程中不可避免地会受到随机噪声干扰,在对图像进行特征值提取前,需对其进行预处理。根据织物疵点图像随机噪声的类型,提出了一种基于中值滤波与小波变换相结合的织物疵点图像预处理方法。深入研究了小波基的选择、分解层数的确定及小波阈值选取准则,并选用拉普拉斯算子对去噪图像进行锐化,最后利用LabVIEW平台对掉扣图像进行预处理实验。此方法结合了中值滤波去噪与小波去噪的优点,取得了较好的效果。     

二维分数阶小波变换滤除混合图像噪声研究

图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.