一种基于脉冲噪声检测的图像去噪方法

针对标准中值滤波在去除强噪声时存在的不足,提出一种改进的去噪方法.该方法通过多尺度窗口对图像脉冲噪声进行检测,其中判断噪声点的阈值可由图像中不同区域的灰度值自适应地调整,然后根据检测结果进行选择性滤波.该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节,尤其在强噪声情况下的效果更为明显.最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性.     

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     

基于稀疏结构噪声检测的指静脉图像去噪算法

针对携带污染噪声的指静脉图像中背景区域、静脉区域和噪声区域的稀疏特性,提出一种改进的指静脉图像去噪算法.利用指静脉稀疏结构特性建立鲁棒主成分分析(RPCA)模型,通过交替方向乘子法求解RPCA模型获得含稀疏目标的前景图像并对其进行阈值分割以提取噪声分布图,同时根据提取结果建立修复优先度规则和自适应选择性滤波模板,实现指...     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析结果表明,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于动态窗口的自适应中值滤波算法

针对中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀.     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。该算法根据噪声点与周围信息的关联程度调整噪声点滤波值,从而更好地处理图像的细节部分。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于噪声检测的图像去噪算法

提出一种图像去噪算法.首先利用4个方向算子来将图像像素分类成噪声像素和信号像素,然后设计一个基于中值的、权值自适应调整的、加权类型的中值滤波器来去除和恢复检测到的噪声像素,而保留信号像素不变.实验结果表明,新的滤波算法在高效去除冲击噪声的同时还能较好地保护图像细节信息,其滤波性能胜过传统的中值滤波器及其它一些典型的和最近开发的改进型中值滤波器.     

一种基于噪声检测的图像去噪算法

针对标准中值滤波算法去噪能力不强的问题,提出一种基于噪声检测的图像去噪算法。通过原图像与4个方向核的卷积,将像素点分为噪声点和信号点,直接输出信号点,而只处理噪声点。若信号点所在的最小邻域中存在信号点,则利用该点进行中值滤波;否则,继续扩大邻域范围。实验结果表明,该算法不仅能有效去除图像噪声,而且能较好地保护边缘,提高恢复图像的清晰度。     

一种基于纵横子窗口的去椒盐噪声算法

为了有效地去除图像椒盐噪声并且较好地保持图像的细节,提出了纵横子窗口的滤波算法.算法对噪声图像检测窗口内中心像素点进行检测,如果是噪声点,将检测窗口划分为水平和垂直方向2N个子窗口,计算子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出它们的中值;如果为偶数,求出它们的均值,然后用这些子窗口的中值、均值及中心点像素值的中值替代中心点像素值,对于非噪声点的中心点保持原值不变.仿真实验表明,算法对椒盐噪声的抑制和图像细节的保持具有较好的鲁棒性和适应性.     

基于方向中值的图像椒盐噪声检测算法

为了在有效去除椒盐噪声的同时最大限度地保持图像的细节,针对现有应用于椒盐噪声检测算法的优缺点,提出一种基于方向中值的椒盐噪声两级检测算法。算法通过初级全局噪声检测将图像分为可疑噪声点与信号点,二级检测中算法以可疑噪声点为中心在5×5的检测窗口中设置9个方向检测区,通过可疑噪声点灰度值与检测区像素点灰度中值的比较最终确定噪声点的位置。算法中的可行性漏检在保证图像质量的同时减少了后续处理的像素数,同时,算法具有较低的噪声误检率,保持了图像的细节。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

用于图像处理的自适应中值滤波

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法．该方法通过噪声检测确定子图像中的脉冲噪声点及噪声干扰大小,根据噪声干扰程度选择滤波窗口的尺寸,并采用改进的中值滤波方法对检测出的噪声点进行滤波．计算机模拟实验结果表明：自适应中值滤波能在有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,其滤波速度也较中值滤波具有明显优势．     

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。     

一种快速消除彩色图像高脉冲噪声的方法

针对彩色图像脉冲噪声的分布特性,提出噪声检测和滤波复原的2步算法。该算法通过长针统计检测技术判断脉冲噪声位置,用改进适应性中值滤波技术复原图像。实验表明,与已有算法相比,该算法能有效去除彩色图像中的高水平脉冲噪声,噪声密度大于80％时仍有良好性能,且算法实时性好,适宜于在线处理。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去除噪声的效果比其他方法更优。     

基于上下中值型噪声检测的自适应中值滤波器

基于噪声检测的中值滤器已广泛用于消除图像中的脉冲噪声。然而,在高噪声密度情况下,过多的像素被错误地分类,这个缺陷将会对图像滤波产生负面影响,为了克服这个缺陷,提出了一种上下中值型噪声检测器。基于这种噪声检测方法,又提出了一种自适应中值滤波算法。实验结果显示,该算法能够有效地消除脉冲噪声,并且保留了原始图像的更多细节。     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

信号点自适应生长算法和图像脉冲噪声的抑制

针对脉冲噪声的抑制问题,提出了一种利用图像中未被污染的信号点向外自适应生长来消噪的快速自适应算法。算法首先利用信号阈值判决区间提取出输入图像中未被污染的信号点形成信号矩阵并作标记,同时计算信号密度;然后利用信号密度自适应控制信号点按一定幅度向外生长;最后对生长后的信号矩阵进行归一化处理和修正,得到滤波结果。与当前消噪算法相比,所提出的算法在消噪效果和复杂度方面优势较为明显。