基于图像增强的改进自适应加权均值滤波算法

为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。     

一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法

为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法.     

一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法

 本文提出了一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法,该方法将原始图像变换到小波域后,分别对各小波子带先作平滑、后作差分处理以最大限度地滤除背景杂波和噪声,然后再对图像进行小波逆变换,达到有效抑制背景的目的. 实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信号杂波比（SCNR）的平均增益比对图像直接平滑滤波的邻域信号杂波比（SCNR）的平均增益提高2dB左右,算法性能明显优于图像域平滑滤波的传统方法.     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

一种小波域改进非局部均值滤波算法

提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。     

基于Bior小波变换和中值滤波的图像去噪

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,而小波变换可以较好地滤除高斯噪声。本文将Biorthogonal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。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波。     

一种抑制混合噪声的组合滤波算法

为了滤除图像中存在的混合噪声,提出了一种基于中值和均值的组合滤波算法。算法分两步进行,第一步采用改进的中值滤波算法过滤图像中的椒盐噪声;第二步将滤除椒盐噪声的图像采用均值滤波算法进行平滑,滤除高斯噪声。计算机仿真实验表明,组合滤波算法对于图像中的椒盐噪声和高斯噪声具有较好的滤除效果和细节保护作用,性能明显优于传统滤波算法。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法

提出了一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法.该算法首先采用中值滤波进行预处理以去除脉冲噪声,然后对图像进行二维小波分解得到高频和低频子图像.根据各高频子图像噪声分布特征,分别设计出新的结构元素进行形态学滤波,随后定义一种新型阂值判别函数对高频和低频子图像分别设定不同调节参数,以进一步滤除残余噪声.最后进行小波系数重构.仿真结果表明,该算法去噪效果明显优于其他几种算法,从而表明该算法是一种较为有效的图像混合噪声滤除方法.     

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了...     

一种混合噪声图像的自适应滤除方法

基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的去噪效果,正交小波变换由于缺乏平移不变性,在去噪过程中会产生人为的振荡现象,使图像边缘失真,甚至图像模糊,提出了基于平稳小波域自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法,该方法能有效地滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声组成的混合噪声,并验证了该方法的有效性。     

基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出一种基于伪中值滤波和小波变换的红外弱小目标增强的算法。图像首先经过伪中值滤波滤除部分噪声,然后进行小波变换得到小波系数,对小于阈值的系数利用基于临近系数保留法进行滤波,防止小目标误判为噪声被滤除,对于大于阈值的系数进行非线性增强,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效地滤除了噪声,提高了图像的对比度,更符合人眼视觉特性。     

基于Tetrolet变换域核维纳滤波斑点噪声抑制

针对图像中广泛存在的斑点噪声,提出了一种基于Tetrolet变换域抑制方法。该方法首先对噪声图像进行三层Tetrolet分解,获得低频和高频分解系数;然后对于高频Tetrolet分解系数采用基于核方法的自适应维纳滤波器进行滤波处理;对于低频Tetrolet分解系数设计出一种可调节参数的自适应阈值函数进行噪声抑制;最后进行系数重构。实验结果表明,该算法具有较好的滤波效果。     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

一种基于椒盐噪声新型组合滤波算法仿真研究

提出了一种新型组合滤波算法。该算法首先在噪声方差估计、滤波模板类型和尺寸大小等方面对自适应维纳滤波进行改进,对图像噪声进行预处理;其次将预处理后的图像进行二维多尺度小波分解,由于低频子图像基本不受噪声污染,故不作处理;然后对开关中值滤波分别从噪声检测、噪声分类、噪声滤波等方面进行改进,并给出具体实现步骤,用于小波域高频子图像滤波;最后将滤波后高频子图像和低频子图像进行小波系数重构。实验结果表明,两类改进滤波算法在滤波性能上均优于原始算法,在抗噪性和细节保持等方面具有一定优势。     

一种基于同态滤波的红外图像增强新方法

针对红外图像分辨率低,对比度低,噪声大等不足,提出了一种基于同态滤波的红外图像增强新方法。这种方法首先用自适应中值滤波对红外图像进行去噪,保证噪声不被增强;然后利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强。为了克服同态滤波结果所存在缺陷,最后联合使用限制对比度自适应直方图均衡进一步调整图像的动态范围。实验结果验证本文方法对红外图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。