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。     

强椒盐噪声下的模糊边缘自适应中值滤波算法

在图像的获取或传输过程中可能会受到一些干扰从而产生椒盐噪音,产生的噪声图像失去了一些特征要素。传统的中值滤波方法对椒盐噪音有一定的滤除作用,但当椒盐噪声的密度较大时滤波效果会变差,现有的自适应中值滤波算法对高密度下的椒盐噪声的滤除效果有了很大的提升,但仍难以保留细节。对此本文提出了一种适用于高密度椒盐噪声的自适应中值滤波改进算法,该算法将噪声点和信号点分别进行处理,之后进行模糊逻辑图像边缘检测,对模糊边缘像素点进行二次自适应中值滤波处理。该算法具有结构简单,通用性强,运行速度快等特点。实验结果表明,该算法对高密度的椒盐噪声具有很好的滤波效果。     

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。     

基于2级噪声检测的改进中值滤波算法

针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足,提出了一种新的改进算法.该算法首先采用2级噪声检测方法对图像中的信号点和噪声点进行标识,然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理,而对信号点则保留其灰度值不变.实验结果表明,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法,该算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果.     

点检测下的中值滤波器图像去噪算法

在图像去噪过程中,运用已有的自适应中值滤波器去除图像椒盐噪声时,易把非噪声点误判为噪声点,使被处理图像严重失真,影响图像进一步分析。笔者在已有自适应滤波器去噪方法的基础上,针对椒盐噪声,进一步研究了点检测下的中值滤波器图像去噪算法,先对含有脉冲噪声的图像进行检测,判定是否为噪声点来选取自适应中值滤波合适的阈值。最后运用试验仿真结果和熵值对比传统方法,说明改进的算法去除图像椒盐噪声效果更优。     

基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法

针对传统的中值滤波降噪方法不能有效去除图像中的椒盐噪声,提出基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法。算法根据椒盐噪声仅仅改变图像部分像素值为0和255、其余像素并未改变的特点,首先判断图像的噪声点和信号点,针对噪声点,统计邻域中信号的个数,然后根据信号的个数决定采用某个邻域的中值去代替噪声点,从而达到去除椒盐噪声的目的。仿真实验表明,该算法能有效去除图像的椒盐噪声并较好地保留图像的边缘细节信息。     

基于形态开闭算子的高浓度椒盐噪声去除方法

针对传统形态滤波器滤除高浓度椒盐噪声不足的问题,提出一种基于形态开闭算子自适应的高浓度椒盐噪声去除方法。该方法分为噪声检测和形态开闭自适应滤波2个阶段。在噪声检测阶段,得到噪声标记图像,并依据噪声标记图像生成自适应的结构元素。在形态滤波阶段,对可能的噪声点进行形态开闭滤波,而对非噪声点不做滤波处理直接输出。通过一个简单的噪声检测方法构造自适应结构元素,提升传统形态滤波器的滤波能力。仿真结果表明,该方法能有效去除高浓度的椒盐噪声,较好地保留图像的细节信息,并且算法简单,运算时间较短。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

基于多级中值滤波的严重椒盐噪声污染图像恢复

文章提出了一种用于基于多级中值滤波的严重椒盐噪声污染图像恢复的方法.该算法首先用多级中值滤波对图像进行滤波,然后用噪声定位技术将滤波后的图像像素点分为噪声和信号点两类,建立噪声标记矩阵,进而对噪声点进行噪声消除,对非噪声点保持原值不变,从而实现噪声污染图像恢复.实验结果表明,本算法对于噪声浓度大于40%的污染图像去除噪声及保留细节等方面的效果非常显著,尤其对于严重椒盐噪声污染图像.     

基于斜率的自适应中值滤波算法

针对图像中椒盐噪声点的准确检测与去除问题,提出一种基于斜率的自适应中值滤波算法。该算法首先用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用于待检测图像的每一个像素,若当前像素的灰度值为其邻域内所有像素灰度值的极值,判断此点为准噪声点;再利用像素灰度值序列中两段子序列斜率的差值及模板区域内像素灰度值的均值自适应地判断准噪声点是否为真正的噪声点;最后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。与标准中值滤波方法相比,该方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明,该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。