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针对红外图像中常出现的颗粒噪声,在对自适应中值滤波(AMF)改进的基础上,提出了一种基于噪声检测的加权融合中值滤波算法。该算法对于噪声的滤除分为检测和滤波2个环节。首先根据对大量图像信息分布特征进行分析,设计出了较为通用的4类噪声检测模版;其次分别采用各模版对噪声进行极值检测并加以标记,以区分出极值点与像素点;然后根据模版内极值点与非极值点的数目比例确定噪声点,并将非极值点取均值作为噪声滤波结果输出;对于区域的极值点,引入距离判别准则加以确认,被确认为噪声点的像素值通过模版内非极值点分别取均值和中值并加权融合得到;最后对4个模版处理后的滤波值进行等权融合,得到最终的滤波图像。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)、开关中值滤波(SMF)性能比较,实验表明,本文滤波算法对于高强度的斑点噪声具有较好的滤波性能,对于红外图像处理具有一定的借鉴价值。 相似文献
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高噪声率红外图像直方图加权滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
王博 《红外与毫米波学报》2007,26(5):380-385
针对高噪声率红外图像,提出一种基于邻域相关度量的滤波算法(HWF).以图像灰度相关理论为基础,分析了盐椒噪声对红外图像灰度分布和灰度差分布的影响.盐椒噪声改变红外图像灰度直方图的相对幅值,但不改变其基本形状,高噪声率红外图像直方图保留了原始图像的灰度分布信息.定义了邻域相关系数以描述像素作为有效信号点的概率.用邻域相关系数作为滤波处理的强度指数,自适应调整处理窗内各像素在邻域加权滤波算法中的权重.灰度直方图体现了对原始信息的保留,邻域相关系数体现了对有效信号和噪声信号的识别和区别处理.实验表明,对于高噪声率红外图像,HWF算法具有良好去噪效果和细节保持能力. 相似文献
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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。 相似文献
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针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果. 相似文献
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由于红外焦平面阵列中各探测单元的响应特性不完全一致,导致像元之间存在一定的非均匀性,使红外图像中出现深浅相间的条纹状噪声,这种噪声严重影响了红外图像的质量和解析度。针对红外图像条带噪声的产生机理,在传统距匹配法的基础上,文中从图像灰度均值和方差的角度入手,结合红外图像数据量小、图像内容丰富的特点,将分段多项式拟合和中值预处理的思想分别应用到红外图像条带噪声的消除算法中,得到了改进的多项式拟合滤波法和基于中值预处理的分段拟合滤波法。理论分析和实验结果表明,文中提出的两种算法具有原理简单、实用性强的特点,能够有效地消除红外图像的条带噪声,提高图像信噪比。 相似文献
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对于那些明显偏离高斯型白噪声的加性噪声,如拖尾脉冲噪声,高斯脉冲噪声等,已有方法的滤噪性能会严重退化.为此,该文提出了一种去除脉冲噪声的新方法.该方法首先由被污染图像估计出原图像的直方图.然后应用模糊集理论,利用加权策略得到了一个符合图像灰度分布统计规律的模糊隶属度函数,以此隶属度函数构建一个加权平均滤波器. 新方法有效地利用了原图像的先验知识,能够根据图像区域特性差异及脉冲噪声强弱自适应地采用不同的滤波尺度.文章比较了传统滤波器、已有的模糊滤波器和本文方法的结果.实验表明本文方法具有更好的效果. 相似文献
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针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘. 相似文献