脉冲噪声检测与滤除器

从信号的自相关角度出发,分析了信号受脉冲噪声污染的特点.根据信号受脉冲噪声污染的特点,提出了一种从幅度上检测脉冲噪声、从宽度上识别脉冲噪声的方法,然后对检测出的噪声点进行预测插值去噪处理.由于只对噪声污染点处理,未改变非污染信号点,从而极大地保护了信号的细节信息.该滤波器算法简单、能够自动适应信号变化和脉冲噪声特性.实验结果表明,与中值滤波器、均值滤波器相比,该滤波器能够在保护信号细节信息的同时,很好地去除脉冲噪声.     

基于模糊系统的散斑噪声滤波器

为了能有效滤除散斑噪声,提出了一种以模糊系统为基础的散斑噪声滤波器。这种滤波器包括了一个模糊推理系统,一个边缘检测和膨胀模块和一个图像合成器。模糊推理系统包括5个输入和1个输出,负责对散斑噪声图像进行滤波处理,其参数通过克隆选择优化算法训练优化得到。边缘检测和膨胀模块用于区分图像的边缘区域和光滑区域,图像合成器则是根据边缘检测和膨胀模块获取的信息分区域对滤波输出图像进行合成。文中将该方法与其他几种常用的散斑噪声滤除方法进行了比较,实验结果表明,与其他方法相比该方法可以显着减少图像的散斑噪声,同时保留边缘、细节等有价值的信息。     

A Universal Impulse Noise Filter with an Impulse Detector and Nonlocal Means

In this paper, we propose an efficient filter for universal impulse noise removal. Operation is carried out in two stages: impulse detection followed by filtering. For detection, a robust local image statistic, called the extremum compression rank-order absolute difference (ECROAD), is designed to detect impulse noise in an image. For filtering, a universal impulse noise filter is proposed by combining the ECROAD statistic with the nonlocal means (NLM). The inherited switching behavior will preserve image details by selecting possible “noise pixels” for processing. Meanwhile, the joint impulsive weight is able to avoid the effect of impulsive components in restoring candidates. Simulation results show that the proposed filter produces excellent results and outperforms most existing filters for different impulse noise models.     

去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法

为了克服现有脉冲噪声去除算法的缺陷,进一步提升算法的去噪性能和鲁棒性,提出了一种去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法.首先,根据脉冲噪声的灰度特征、分布的随机性及近似均匀性,用统计方法识别噪声像素.然后,用基于信噪强度的自适应阈值和可微收缩函数的小波去噪方法恢复噪声像素.实验结果表明,相比现有算法,本算法去噪得到的图像视觉感知效果、峰值信噪比和边缘保持指数均有较大提升,且具有更好的鲁棒性.     

采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型

为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次,利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射,完成对噪声图像中噪声点的检测。再次,在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后,将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像,将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明：D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法,与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。     

图像脉冲噪声的模糊检测与消除

论述了基于模糊规则的脉冲噪声滤波器。该滤波器由模糊脉冲噪声检测器、噪声消除器与模糊结合器构成。模糊脉冲噪声检测器用窗口风的中值与邻近像素信息来检测脉冲噪声,而脉冲消除器用最小值算法来计算噪声像素的估计值。与传统的脉冲噪声滤波器相比较,所设计的新滤波器具有良好的脉冲噪声抑制与图像细节边缘保护的性能。     

Importance Sampling-Based Unscented Kalman Filter for Film-Grain Noise Removal

Photographic film contains film-grain noise that translates to multiplicative, non-Gaussian noise in the exposure domain. A method based on the unscented Kalman filter can suppress this noise while simultaneously preserving edge information.     

数学形态学滤波在红外图像去噪中的应用研究

文章研究了数学形态滤波在红外图像去除噪声方面的应用,通过实验发现单一尺度的形态滤波器输出存在统计偏倚,表现在输出红外图像上有正(负)脉冲残留.提出基于多尺度结构元素的形态滤波方法,使得形态滤波器统计偏倚得到改善,输出图像无残留脉冲.用绝对均方误差方法对提出方法进行了数据分析,验证了结论的正确性.     

一种高效去除椒盐噪声的中值滤波方法

提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除算法．将像素值为0或255附近的像素点作为疑似噪声点,其余点为信号点．信号点不做任何处理,以保留更多的图像细节．而对于疑似噪声点,首先用改进的自适应极值中值方法进行噪声检测,并将检测结果记录在一个二值矩阵flag中,其中信号点记为1,噪声点记为0．然后根据图像像素值矩阵与flag的点积进行自适应中值滤波处理．实验结果表明,不仅对真实含噪图像处理有很强的适应性,而且对噪声密度高的图像,能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节．在不同噪声率下均优于标准中值（SMF）滤波法及其一些改进方法,在噪声密度为10％～90％其峰值信噪比（PSNR）平均提高6dB．     

A Noise Suppressor for Neurophysiological Recording of Impulse Activity

A device is presented which utilizes a novel transistor switch for dc restoration of base line in neurophysiological recordings of impulse activity. A gate which operates the switch is derived from the initial rise of an impulse. The switch and associated circuitry allow only the impulses to pass and deliver no signal between impulses.     

一种快速去除高密度椒盐噪声的滤波算法

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,在传统的自适应中值滤波算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法。该算法将3×3矩形滤波窗口内极值点视为可疑噪声点,对可疑噪声点自适应调节滤波窗口大小进一步判断是否为噪声点;将噪声点区分为低密度噪声区噪声点和高密度噪声区噪声点,并分别用改进后的中值滤波算法、自适应修正后均值滤波算法处理,信号点保持不变。仿真结果表明,该算法处理速度快并且能够有效恢复被椒盐噪声(密度达80%)污染的图像,在去噪的同时能够很好地保护图像的细节。     

脉冲噪声模拟器校准方法

本文主要介绍了脉冲噪声模拟器的一种校准方法。     

基于灰色关联度的图像混合噪声的自适应滤波算法

利用中值滤波和灰色关联度的特点,提出基于中值滤波和灰色关联度相结合的混合噪声图像滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的中值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到结果.实验结果表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效去除含有高斯噪声和脉冲噪声的图像噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的去噪效果和清晰度.     

A Learning Filter for Removing Noise Interference

We have developed a microcomputer-based filter that removes line induced electrical interference from biopotential signals by learning one period of the noise waveform and subtracting it from the signal. Since it uses a noise template, the filter can remove noise waveforms containing several harmonics of the 60 Hz line frequency.     

一种冲击噪声背景下稳健的目标方位估计方法

大气噪声、海杂波噪声和很多人为噪声的分布函数具有显著的拖尾特点,如果在这样的噪声环境下进行空间谱估计,还采用基于高斯噪声的模型,则会产生明显的性能退化。因此,针对这种冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的问题,提出了一种新的稳健的目标方位估计方法。在ROC-MNM算法基础上,通过采用共变矩阵对角加载的方法,提出了一种新的DROC-MNM算法。该方法可有效克服噪声对波束增益的影响,提高了目标的分辨力。仿真实验证明了所提出方法的有效性。     

A Theory of Impulse Noise in Telephone Networks

This paper presents a physical theory of impulse noise in telephone networks based on the assumption that impulsive disturbances can reverberate through a network for very long periods of time. A mechanism of regeneration and propagation of disturbances through signaling circuits is proposed, and the resulting reverberation is modeled as a random walk in one dimension. Theoretical results agree surprisingly well with empirical probability distributions of inter-error intervals in data transmission. However, direct experimental evidence is lacking to substantiate (or disprove) the physical mechanism on which the theory is based.     

The Spectrum of the Square of a Synchronous Random Pulse Train in Impulse Noise Environments

ＴｈｅＳｐｅｃｔｒｕｍｏｆｔｈｅＳｑｕａｒｅｏｆａＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＲａｎｄｏｍＰｕｌｓｅＴｒａｉｎｉｎＩｍｐｕｌｓｅＮｏｉｓｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ￥ＹａｎＪｉｎｇｗｅｎ；ＱｉＬｅｉ；ａｎｄＹｕｅＺｈｅｎｇｕｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄ...     

一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法

为提高现有开关型随机脉冲噪声（Random-Valued Impulse Noise,RVIN）降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法（Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA）.首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图像降噪任务.实验结果表明：所提出的非开关型FNRDA算法在各噪声比例下的综合性能（降噪效果和执行效率）优于经典的开关型RVIN降噪算法,适用于图像恢复、信号检测、无线通讯等实时系统中.     

基于中值的图像椒盐噪声的非迭代滤除

去除椒盐脉冲噪声是图像处理中的一个重要问题。标准的中值滤波能消除大部分椒盐噪声,但是却毁坏了图像中的部分细节,基于最大最小值的波峰波谷滤波虽在一定程度上对这个问题有所改善,但效果却不是很好。改进方法与基于最大最小值的波峰波谷滤波方法的区别是在如何探索噪声点上又考虑了中心象素与其邻域象素的相似性。实验结果证明了新方法在图像的峰值信噪比和噪声对原图像的毁坏程度两方面的优越性。