遥测地形数据中粗差的自动滤除

对于地形遥测数据中引入的脉冲噪声（粗差）,传统的滤波算法往往需要选择滤波门限、自适应能力不强,或者不能在滤除噪声的同时有效地保护信号数据。针对以上问题,提出了一种新颖的脉冲噪声自适应滤除算法,该算法基于数理统计和模糊数学思想,对局部数据（滤波窗口）进行均值和方差估计,并根据估计结果自动选择检噪门限,进而实现噪声检测和平滑。实验结果显示,在脉冲噪声密度小于5%时,该算法的滤波信噪比增益远高于常用滤波算法和其它同类算法;算法对平稳信号的处理效果较好。     

激光扫描数据脉冲噪声自适应检测和滤除

针对现有脉冲噪声滤波算法在处理大斜率区域和断线型激光扫描数据中存在的多判和漏判问题,提出了一种有效检测脉冲噪声的方法.该方法依据局部脉冲噪声的分布,利用自适应弦偏差法进行噪声点检测;对噪声点自适应地选择滤波窗口中的非脉冲噪声数据进行中值滤波,以实现噪声滤除.实例结果表明：采用文中方法使得噪声检测更为准确,在滤除噪声的同时有效地保持了数据的细节.     

彩色图像迭代自适应滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一种迭代自适应滤波算法。对于彩色图像的每个通道,分别运用脉冲噪声检测器,估计出噪声像素点,应用后续迭代自适应滤波算法,只对每个通道中检测出来的噪声像素点进行滤波,而对非噪声像素点保持其值不变。实验结果证明,该滤波算法滤除脉冲噪声的能力优于传统的矢量滤波算法,并且更能有效地保留图像的边缘和细节。     

自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波

定义了一种更接近实际噪声情况的随机值脉冲噪声模型,针对随机值脉冲噪声的滤除提出一种自适应控制迭代次数的滤波算法。算法包括噪声检测、噪声滤除、误检像素修正和迭代控制四个步骤,对固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声均能有效滤除。与中值滤波算法进行实验比较,在滤除随机值脉冲噪声时,该算法滤波后图像细节信息保护较好,且滤波过程无需设定迭代参数,自适应性强。     

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。     

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。     

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     

考虑均值的滤除脉冲噪声的自适应非线性滤波

针对脉冲噪声滤除,提出一种基于均值的自适应非线性滤波。其算法思想是先进行噪声检测并生成相应的噪声标志矩阵,随后扫描噪声标志矩阵,对信号点则直接输出,而噪声点则根据窗口内噪声点个数自适应选择滤波窗口,接着生成一个由滤波窗口各像素灰度与相应均值之差形成的差别矩阵,并赋予差别矩阵各元素不同的权重,最后返回加权后差别矩阵中最小值的位置,并用该像素的灰度取代噪声点。噪声点滤除算法,其实质是找出一个空间位置上离噪声点最近且最接近均值的像素的灰度来取代噪声点。通过实验,该方法具有更好的综合滤波性能。     

基于RLS自适应滤波算法的MIMO-OFDM信道估计

对于传统递归最小二乘算法信道估计性能的抗噪声问题,提出一种基于自适应滤波的RLS估计算法。该算法通过在时域内加入自适应滤波器,对信道中的估计结果进行自适应滤波。经过仿真分析,将自适应滤波的RLS算法与传统的RLS算法在误码率(BER)的性能进行比较,得出基于自适应滤波的RLS算法是一种高精度抗噪声的信道估计算法。将系统的输入含有噪声的信号进行自适应滤波,得到输出信号波形,与输入信号波形进行对比,来验证自适应滤波对噪声抑制作用。     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.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,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,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.     

基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法

针对传统滤波算法细节保护能力不强的缺点,提出一种基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法。在噪声检测阶段排序检测窗口内的像素点,判定极值附近灰度值落在一定范围内的点为噪声点,并生成噪声模版;在噪声滤除阶段提取滤波窗口内信息点并压缩,进一步排除误检。根据不同噪声密度进行不同滤波,并循环迭代直至整个图像中的所有脉冲噪声点被滤除。实验结果表明,该算法具有较好的噪声滤除和细节保护能力,尤其是在高强度噪声条件下效果更明显。     

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.     

单一链接PCNN自适应脉冲噪声滤波

为有效滤除灰度图像中的脉冲噪声并保留图像的细节信息,提出了单一链接脉冲耦合神经网络（Single-Linking Pulse-Coupled Neural Network,SL-PCNN）模型。SL-PCNN简化了传统的PCNN参数,可自适应选取滤波阈值,SL-PCNN对原图像和反转图像进行两次点火过程即可定位出噪声点而无需进行PCNN循环,然后用中值滤波器滤除噪声。实验结果表明,在噪声强度不大于60%时,SL-PCNN的性能优于经典的脉冲噪声滤波算法;在噪声强度较大时SL-PCNN的性能优于常见的PCNN脉冲噪声滤波算法,主观及客观评价证明该算法的有效性。     

基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确的检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出一种差分四分法的开关中值滤波算法.该算法对噪声检测窗口内像素按灰度值大小排序,通过差分方法划分出高、低阶信号块和高,低阶噪声块4部分.当待测像素属于高,低阶信号块时视其为信号点,否则,根据噪声块与信号块内像素比例关系确定其为噪声点或可能噪声点,若为可能噪声点,则扩展检测窗口重新检测.对于噪声点,基于其邻域噪声密度自适应的确定滤波窗口,取滤窗内信号点的中值作为滤波输出.实验证明该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用.     

Alpha稳定分布噪声下改进的频域预滤波方法

针对α琢稳定分布噪声和谐波信号在频域均表现为异常值这一特性,提出了一种新的频域预滤波估计方法。通过分数低阶共变将信号转换到频域,在频域利用自适应加权Myriad滤波器滤除尖锐脉冲,提取稳定分布噪声的共变谱,将稳定分布有色噪声转化为稳定白噪声,然后利用基于分数阶共变的Music方法估计信号的共变谱。仿真结果表明,在不需要知道稳定噪声任何统计特性的情况下,该方法在1<α<2的非线性度量空间,该算法取得了理想的效果。     

快速滤除脉冲噪声的八向叠加算法

分析了当前脉冲噪声消噪的主要方法,提出了一种滤除脉冲噪声的快速算法。其主要思想是利用阈值检测法从输入图像中提取出信号点矩阵,然后对信号点矩阵进行八向叠加,最后对叠加后的信号点矩阵进行两步校正得到滤波结果。该算法的一个主要优势就是基于图像矩阵进行整体操作,利于数据的并行处理,编程简单,实时性强。实验结果表明该算法运行快,对普通密度的脉冲噪声滤除效果明显。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

针对同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像,以全变分去噪模型为基础,结合中值滤波技术,提出一种新的混合噪声滤波算法.该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并以改进中值滤波算法去除,然后对含有高斯噪声的图像采用自适应广义变分模型进行降噪处理.实验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时能很好地保护图像细节,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径.     

一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

一种改进的极值均值自适应滤波算法

为了在滤除噪声的同时保持图像细节,提出了一种新型自适应滤波算法。该算法根据图像中的某点是否为邻域极值点,将全部像素分为可疑噪声和信号两类,若中心点属于可疑噪声,将其并入信号类组成一新类,并计算其均值与信号类均值的差值,再通过与阈值比较,确定是否用信号类的中值取代原噪声图像的值。滤波窗口能根据噪声密度自适应改变大小。实验表明,该算法具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,效果优于其他中值滤波算法。