一种改进的开关中值滤波算法

通过对中值滤波器原理的分析,阐述了中值滤波器的缺陷,即不适合对内容复杂、细节较多的图像进行消噪处理,针对这个缺陷及借鉴中值滤波理论,在此基础上提出了一种改进的开关中值滤波理论实用算法.该算法中采用开关策略,并用分段统计的方法对窗口领域内像素点排序进行平均分段,取中间一段各像素平均值作为该像素的新值.实验表明,该算法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力.     

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。     

一种用于抑制椒盐噪声的自适应快速滤波算法

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种用于抑制椒盐噪声的自适应快速滤波算法。该算法针对像素点的不同属性采用不同策略的滤波手段,能有效保护图像细节;依据可能噪声密度自动控制滤波迭代次数,能自动抑制不同密度的椒盐噪声;基于字符串的统计排序记录方法减少了统计排序的次数,使算法一次迭代滤波耗时与标准中值滤波相当。实验结果表明,该算法自适应能力强、运算效率高、滤波效果好。     

基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确的检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出一种差分四分法的开关中值滤波算法.该算法对噪声检测窗口内像素按灰度值大小排序,通过差分方法划分出高、低阶信号块和高,低阶噪声块4部分.当待测像素属于高,低阶信号块时视其为信号点,否则,根据噪声块与信号块内像素比例关系确定其为噪声点或可能噪声点,若为可能噪声点,则扩展检测窗口重新检测.对于噪声点,基于其邻域噪声密度自适应的确定滤波窗口,取滤窗内信号点的中值作为滤波输出.实验证明该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用.     

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

去除脉冲噪声的快速开关中值图像滤波

现有的滤波算法在去噪性能和计算速度上存在不足,为此,我们提出了去除脉冲噪声的快速开关中值图像滤波算法.算法根据噪声的灰度特征以及信号像素的局部统计特征进行噪声检测,迭代调用邻域不断增大的SMF进行去噪处理;每次调用标准中值滤波算法,均扩大邻域范围,并充分利用上一步滤波结果;按顺序优先选择每次调用SMF的处理结果作为噪声...     

一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。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进算法有更好的滤波性能。     

一种针对椒盐噪声的高速自适应中值滤波算法

大数据量高清视频流在拍摄、传输等过程中可能受到干扰而产生椒盐噪声.由于其具有数据传输速度快的特点,为了确保它的实时性,进一步提高滤波算法的时间效率和计算效率,对现有的自适应中值滤波进行了改进,提出了一种高速自适应中值滤波算法.滤波过程主要分为噪声点检测和噪声去除两个阶段.其中,在噪声点检测阶段,根据椒盐噪声的极值特性,将图像的像素点分为噪声点和信号点;在噪声去除阶段,信号点保持原值,噪声点根据自适应中值进行赋值.实验结果表明,该算法相较于多种中值滤波方法具有很好的滤波作用,以及很大的速度提升.     

基于差分分层噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确地检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出了一种差分分层噪声检测的开关中值滤波算法。该算法对噪声检测窗口内像素点按灰度值大小排序,通过差分方法划分出高、低阶噪声块和信号块3部分。当待测像素点属于信号块时视其为信号点;否则,视其为可能噪声点。利用可能噪声点与信号块中与其灰度值最临近的信号点的灰度的差定义了梯度函数,在梯度函数的基础上定义了用于对可能噪声点进行二次检测的模糊隶属函数,对滤波方法进行模糊加权,得到一种加权滤波方法。实验结果证明了该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用。     

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。     

梯度自适应格型滤波算法的设计与应用

格型结构滤波器因其优良的数值特性,具有在现代数字处理器上实现的优势,但其传递函数的隐含性往往很难选择滤波器的参数.提出在每个格型节中采用梯度算法,通过观测每节反射系数的收敛性和稳定性,得到滤波器的最佳节数和步长的设计方法.并以设计的格型滤波器与LMS线性组合器构造一种联合处理滤波器,验证了算法的合理有效性.结果表明该方法在工程应用方面不仅可以方便快速地设计格型滤波器,而且可以节约大量硬件资源.     

一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好保护图像细节以及受较严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法。算法采用开关策略,判断N×N窗口内像素点。对于噪声点,先求出以该点为中心的纵横2 N个窗口中每个窗口像素点的中值,再计算出这些中值点的中值,以替换噪声点像素值。对于非噪声点,保持原值不变,从而实现了噪声的去除。仿真结果表明,纵横窗口关联的多级中值滤波算法具有较好的细节保护能力和较强的去噪声能力。     

变步长NLMS自适应滤波算法研究

将步长因子μ与误差信号e(n)之间的一种非线性函数关系引入归一化最小均方(NLMS)自适应滤波器,提出了一种变步长NLMS算法.与一些已有算法相比,算法的步长因子易于设计和控制,对于有色输入信号,能够得到较快的收敛速度和较低的稳态失调.仿真结果和理论分析相一致,证实了算法的有效性.     

基于改进ILAE算法的图像局部自适应增强研究

一些应用需要增强一幅图像的局部信息,而不改变图像的其它部分。为此,提出了图像局部自适应增强算法。采用改进的ILAE算法,根据局部统计信息找出一幅图像中所要增强的像素点,仅对这些像素点进行图像增强,然后利用自适应中值滤波方法对增强后的图像进行去噪。实验结果表明,经算法处理后的图像,不仅局部信息得到了增强而且还能取得很好的视觉效果。     

一种自适应的图像去雾算法

基于图像暗通道先验规律的图像去雾算法是当前一种比较先进的基于模型的图像去雾算法,但也存在一些缺陷和不足,例如:算法计算量较大,处理时间较长;可能出现去雾失败现象。针对此类问题,提出一种自适应的图像去雾算法,使用基于暗点优先膨胀算法提高图像暗通道计算速度;采用引导式滤波算法快速细化透射图,改善了"白边(halo)"现象;根据图像本身的特征自适应地计算去雾参数,有效减少去雾失败的现象。实验结果表明,该算法可以动态地适应图像的特征,自适应地调整相关参数,计算效率和效果更好,可以满足视频去雾的需求。     

卡尔曼滤波结合遗传算法的矿井图像去噪算法研究

为了提高煤矿井下图像采集的质量,通过研究分析卡尔曼滤波的初状态值选取与遗传算法来优化卡尔曼滤波,提出一种新的图像去噪算法——GAK(Genetic Algorithm Kalman).分析了图像噪声的成因与四种经典滤波;研究设计了卡尔曼滤波的初状态值选取;详细阐述了GAK原理,以及GAK求解步骤;运用MATLAB对GA...     

一种改进的局部自适应数字图像插值法

图像插值用于图像格式间的转换、改善图像质量等。经典的插值法对整幅图像无区别地使用一种插值函数,插值后的图像细节模糊,视觉效果不理想,抗噪能力差。针对这一问题,许多学者提出了基于边缘的自适应法以改善图像边缘,插值后图像视觉效果得到明显改善,但其抗噪能力没有提高。提出一种改进的局部自适应数字图像插值法ILSI(An Improved Locally Self-adaptive In-terpolation for Digital Image),该算法根据目标图像中源像素点的平滑程度对输出图像进行自适应插值。实验表明,该算法克服了经典插值图像存在的边缘锯齿、模糊效应及现有边缘自适应方法抑制噪声能力差的缺陷,插值后的图像呈现出良好的视觉效果。     

带模型误差系统自适应Kalman滤波的虚拟噪声补偿技术

本文讨论了带模型误差系统的自适应 Kalman 滤波问题。通过引入虚拟噪声,应用带未知时变噪声统计系统的自适应 Kalman 滤波器,提出了补偿模型误差、改进滤波器性能的虚拟噪声补偿新技术。三个不同类型的数值仿真例子证明了本文结果的有效性。     

特征保留的点云数据自适应精简算法

提出一种特征保留的点云数据自适应精简算法。该算法首先构造散乱点云数据的局部拓扑信息,通过一种改进的二次栅格法快速建立K邻域,由此估算点的邻域弯曲度,再进行分类。算法在保留特征点后对其余点应用自适应精简距离进行阈值精简,故算法不仅可以完整保存实物模型整体轮廓,而且能够最大限度地保证模型区域特征。数值实验结果表明,该算法能够得到不错的精简效果,且具有较小的计算时间复杂度。