自适应投票快速中值滤波算法研究

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法,其优点是能有效滤除图像中的噪声像素,同时还有一定的保持图像边缘的效果;其缺点是滤波速度慢、图像边缘细节保持效果不理想。在分析中值滤波及其改进算法的基础上,提出了自适应投票快速中值滤波算法（AVMF）。该算法一方面利用图像噪声的特征自适应筛选出需要滤除的噪声像素,另一方面利用滤波窗口的中值元素的特点以及滤波窗口移动的特性,采用完全不排序的投票法快速计算中值。使用Lena图像对AVMF算法进行测试实验,实验结果表明：AVMF同多种中值滤波改进算法比较,不仅能有效滤除噪声和较好地保留图像边缘细节,而且极大地提高了滤波处理速度。     

改进的中值滤波去噪算法应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。中值滤波是抑制图像的噪声的一个行之有效的办法,选择适当大小的中值滤波窗口可以在最大限度地保持图像精度的基础上去除图像噪声。在对中值滤波去噪算法的适用性特点进行研究的基础上,进一步做了中值滤波去噪的改进算法的应用实现研究,同时对其他去噪算法,如均值滤波、低通滤波的小波变换进行实验分析研究,并对实验结果做了相应的比较。     

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.     

一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

自适应中值滤波器在图像降噪技术中的应用

为了弥补传统中值滤波器在进行图像降噪处理中的不足,在图像降噪技术中应用了自适应中值滤波器.重点分析了在实际应用中的关键技术,并与传统中值滤波器进行了比较,结果表明在对含有空间密度较大的脉冲噪声图像进行滤波时,自适应中值滤波较传统中值滤波具有很大的优越性.     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法

通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点,根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理,从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明,该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能,对于噪声污染严重的图像,滤波效果更好。     

强椒盐噪声彩色图像的改进矢量中值滤波算法

去除彩色图像噪声一直是图像预处理研究的重要内容。传统的矢量中值滤波是一种有效去除彩色图像椒盐噪声的方法,但传统的矢量中值滤波方法只适用于弱噪声的情况,对于强椒盐噪声并不适用。许多改进的矢量中值滤波被提出,但对强椒盐噪声图像效果并不好。文章在传统的矢量中值滤波的基础上,提出了改进的矢量中值滤波算法,该算法可以有效去除高强度椒盐噪声,不会产生新的颜色,很好地保持了图像边缘和细节,而且具有算法简单,自适应性强的特点。经过实验表明:该方法对于强度在10%～80%的椒盐噪声彩色图像具有良好的处理效果。     

基于ARM架构的中值滤波算法优化

中值滤波是图像处理中降低椒盐噪声的一种有效手段,其核心是计算当前滤波窗口内所有像素的中值。中值滤波具有稳定性,当一幅图像的像素点被改变时,即使改变的值很大,也不会影响中值滤波的计算结果。滤波窗口遍历整幅图像后,就完成了整幅图像的中值滤波计算。中值滤波算法的关键是定义最优中值算法,以在最短的时间内获取中值。对此,提出并实现了自适应中值算法,能够根据滤波窗口半径和数据类型,自动选择性能最佳的中值算法,并使用ARM NEON指令集进行优化加速。实验结果表明,提出的自适应中值滤波算法较OpenCV的中值滤波算法性能有显著提升,平均性能提升了20%。     

一种去除图像混合噪声的快速PGF滤波

1.引言在图像处理的预处理阶段中,噪声的滤除往往非常重要。高斯滤波和中值滤波是最常用的滤波方法。其中高斯滤波对滤除高斯噪声非常有效,但会损坏图像的边缘信息,从而使图像变得模糊起来。而中值滤波能很好地滤除脉冲噪声,却对消除高斯噪声则效果不佳。两者共同的缺陷是对滤波窗口中所有邻域像素都采用一致的处理,从而会引入误差,损坏图像的边缘和细节。于是能快速地滤除混合噪声,又能保护好图像边缘信息的自适应滤波方法成为图像滤波中主要的研究热点。     

扩展自适应中值滤波器的原理与实现

在图像处理领域中噪声滤除是图像预处理阶段一项必不可少的工作。在许多场合都会遇到高强度噪声的图像，特别是椒盐噪声的滤除非常困难。本文对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析，提出了一种新的滤波器技术——扩展自适应中值滤波器技术。该技术不仅继承了原自适应中值滤波器技术的优点，而且还弥补了它的不足，解决了高强度噪声干扰下图像的滤波问题，滤波效果相当理想。最后，给出了几种滤波技术的滤波效果比较图，验证了本文提出的滤波新方法对椒盐噪声的滤除能力。     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节.矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛.为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足, 提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法.该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波.实验结果表明,该算法实现简单,运算量小.滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息.利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果.     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节。矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛。为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足,提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法。该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波。实验结果表明,该算法实现简单,运算量小。滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息。利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果。     

几种滤波算法在医学图像上的实现

文中研究的目的是通过滤噪来改善图像质量,便于医生分析CT图像和实现计算机辅助诊断对医学图像的预处理。采用均值滤波、中值滤波、自适应滤波算法对医学图像进行噪声处理。不仅提供了算法的程序代码,还通过Matlab平台进行了模拟实验。实验结果表明,均值滤波算法的滤噪能力和保护图像细节能力不及中值滤波算法,自适应中值滤波算法处理效果优于其他两种滤波算法。结论是文中所研究的几种滤波算法在医学图像上滤噪是可行且有效的。     

基于FPGA的实时图像中值滤波设计

在嵌入式图像处理系统中,图像处理的实时性问题一直是一个很难突破的设计瓶颈,特别是数据处理量大,实时性要求较为苛刻的场合,传统的MCU根本无法适应;利用现场可编程门阵列(FPGA)并行处理的优势,开发了一种适于硬件并行处理的图像中值滤波算法,并用VHDL硬件开发语言在ALTERA的Stratix中现场可编程门阵列(FPGA)上实现,给出了整个硬件系统的构造方法;仿真结果说明该算法可以满足实时性要求,取得了良好的滤波效果,适用于图像采集与预处理系统中.     

LARPBS上图像的模板匹配和中值滤波算法

图像的模板匹配和中值滤波是图像处理和计算机视觉中的基本操作。给定一个 图像、 模板和 窗口，该文在 个处理器的LARPBS模型上，分别提出了一个时间复杂度为 模板匹配算法和一个时间复杂度为 的中值滤波算法，其中， 。