基于均值滤波的改进算法

均值滤波算法是图像去噪的经典方法,它不仅能够快速减弱噪声对图像的干扰程度,而且可以有效地平滑图像。但普通均值滤波算法容易使图像边缘变得模糊,并且随着窗口的增大,模糊程度更加明显。本文将以处理高斯噪声为例,在原算法的基础上,进一步考虑了每个像素点在八个不同方向的邻域灰度值以不同的速度发生着变化,使算法得到增强,并对改进后的算法进行了相关分析。     

高效均值滤波算法*

为了提高现有均值滤波算法的速度,减少冗余操作,提出了一种高效的均值滤波算法。首先建立一个辅助数组,结合滤波窗口在按行滑动时相邻窗口之间的递归关系和按列移动时相邻两行对应的辅助数组之间的递归关系,设计出更新辅助数组元素和新窗口中心点对应均值的递归式,根据这两个递归式,设计出了高效的均值滤波算法。理论分析表明该算法极大地减少了冗余操作,且算法效率不受窗口大小变化的影响。实验结果证明,在滤波效果一致的前提下,本算法比现有快速均值滤波算法更高效。     

一种加权均值滤波的改进算法

根据椒盐噪声污染图像灰度值取值范围的变化,提出了一种改进的加权均值滤波算法.实验结果表明,该方法能有效地去除椒盐噪声,同时保留了图像细节.     

改进均值滤波算法及应用研究

中值滤波是一种有效抑制盐椒噪声的滤波算法,但它最大的缺点是模糊了细节.本文提出一种基于中值的加权均值滤波算法,并将该方法应用于玻璃瓶瓶口检测中.实验结果表明该方法有效地去除盐椒噪声的同时能很好地保持图像细节.     

更普适的快速自适应图像滤波算法——近均值滤波

对常见的滤波算法进行分析,在此基础上提出“近均值”的概念,设计相应的滤波算法。对滤波窗口尺寸采用自适应的方式,在排除部分可疑噪声数据后,对剩余数据计算均值。提出三种计算近均值的规则和两种噪声判断方案,组合设计了九种滤波算法。在与均值滤波、中值滤波及部分改进的滤波算法进行实验对比后,确定提出的第七种滤波算法具有更好的滤波效果,能适应不同类型的噪声,其普适性和实用性进一步增强。     

椒盐图像的方向加权均值滤波算法

椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。此算法先根据方向灰度差异和灰度极值判断检测噪声点,然后根据对局部窗口噪声强度的估计自适应地选择递归或非递归滤波窗口的加权灰度均值作为滤波输出。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的两种方向加权中值滤波算法相比,PSNR普遍提高了2~3dB和5~6dB,噪声密度高时提高的幅度更加明显;速度提高了接近10倍和30倍。     

基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

一种快速均值滤波算法

针对超声图像的噪声过大、质量很差的问题引入了一种快速均值滤波算法,它能够很好地对大噪声斑点进行抑制,为后续图像分割提供了条件。     

中值滤波均值快速算法在高光谱图像处理系统中的应用

文章提出了一种中值滤波均值快速算法，介绍了该算法的设计思路、算法流程、基本运算步骤、实验设计与效果及与经典算法的比较情况。该算法利用数据窗口中的位置关系并考虑了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性，在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考依据。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，减少了中值滤波过程中比较运算的次数，该算法可将传统算法的复杂度O(n^2)简化成O(n)，同时将均值滤波与中值滤波有机结合起来，将两个独立的算法有机地融合成一种算法，从而有效提高运算速度，也减少噪声对图像的影响。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

二次信息过滤中的分类算法研究与应用

二次信息过滤是根据搜索引擎返回的网页,对过滤结果进行理解、分析并进一步过滤,以使结果优化。二次过滤中的样本分类处理中,通过对基于Bayesian算法的网页识别技术的研究,探讨了基于改进的Bayesian算法的网页识别技术,用于对二次过滤中的整篇文档进行进一步的分析以提高过滤效果。     

基于遗传算法和梯度算法的一种结构优化混合方法

基于遗传算法和梯度算法,文章提出了一种结构优化的混合方法。算例表明该方法兼具遗传算法的优良全局搜索能力和梯度算法的强大局部搜索的特点,且具有很好的工程适应性。     

一种基于预测模型的均值偏移加速算法

为了减少均值偏移算法的计算量,提出一种基于预测模型的均值偏移加速算法．根据迭代序列不同的 收敛特点,建立收敛预测模型,通过减少每次迭代时矢量离收敛点的距离来实现加速．从理论上证明了其收敛速度 比原均值偏移算法快,实验结果也进一步表明,该算法明显地提高了收敛速度,同时可以保证跟踪的准确性．     

一种混合模式的协同过滤算法

当今是一个数据爆炸时期,促进信息过滤技术发展,个性化推荐系统作为其中一种重要的应用方式,已经成为很多网站一种个性化信息服务方式,但传统的协同过滤算法存在扩展性和稀疏性的问题。提出一种基于项目聚类、项目语义相似度和奇异值分解的混合推荐模型,来应对传统的协同过滤推荐系统面临的算法的伸缩性问题、数据稀疏性问题和推荐的精准度问题,进行推荐。结果表明,与传统的算法相比,使用该改进算法能显著地提高推荐系统的推荐质量。     

一种基于中值分界的快速中值滤波算法

运用统计学原理和定位数值的快速查找算法提出一种基于中值分界的加速滤波算法．该算法以前次窗中数据的中值为支点将新窗口中数据分为大于、小于和等于该中值的三个集合,并统计各集合中数据个数,判断出中值所在集合的排序位,对集合该顺序住上的数据进行快速查找输出。实验证明,该算法大大降低了传统中值滤波的时间复杂度。提高运行速度,对于大量数据和大幅图像的滤波处理能更好地满足实时性要求。     

一种基于中值分界的快速中值滤波算法

运用统计学原理和定位数值的快速查找算法提出一种基于中值分界的加速滤波算法,该算法以前次窗中数据的中值为支点将新窗口中数据分为大于、小于和等于该中值的三个集合,并统计各集合中数据个数,判断出中值所在集合的排序位,对集合该顺序位上的数据进行快速查找输出。实验证明,该算法大大降低了传统中值滤波的时间复杂度,提高运行速度,对于大量数据和大幅图像的滤波处理能更好地满足实时性要求。     

免疫算法自适应滤波器对白噪声的抑制

实际信号经常会受到白噪声及高次谐波的影响,由于白噪声频谱分布在整个实数域,常用的滤波器很难将其滤除。讲述了自适应滤波器的原理及用免疫算法自适应滤波器,对白噪声及高次谐波进行抑制的方法。通过免疫算法对自适应滤波器的权向量进行优化,并用均值滤波的方法对自适应滤波器的滤波结果进行进一步滤波,然后用MATLAB对该算法进行仿真。将免疫算法自适应滤波器的仿真结果和LMS滤波算法的仿真结果进行比较,表明免疫算法自适应滤波器能对白噪声及高次谐波进行有效的抑制。     

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.     

一种基于直方图的加权均值滤波方法

根据图像直方图的特点,针对椒盐噪声,提出了一种基于直方图的加权均值滤波方法。该方法首先通过寻找局部极值确定噪声点,并对图像的所有像素做分类标记。处理过程中只考虑标记为噪声的点,以噪声图像的直方图函数作为滤波器的权值,最后将领域内非噪声点的加权均值作为滤波输出。实验结果表明该方法优于中值滤波方法。     

Kalman滤波和Mean Shift算法在疲劳预警系统中的应用

为了预防交通事故的发生,针对驾驶员在驾驶过程中出现疲劳现象,重点对驾驶员眼睛的检测与跟踪的算法进行了研究与改进。通过人的肤色检测出人脸,通过AdBoost算法检测到眼睛,基于Kalman滤波和Mean Shift算法相结合的方法,能够在眼睛部分被遮挡或者眼睛闭合的情况下,在疲劳预警系统中实时地跟踪驾驶员眼睛,准确地判断眼睛的位置。