基于量子分解的航拍图像中值滤波

针对无人机航拍图像在采集或者传输过程中容易产生噪声的问题,提出了一种基于量子图像分解的中值滤波算法。该算法首先将经典图像表示为量子图像,并通过量子理论对量子图像进行分解,得到分解子图,然后利用改进的快速中值滤波算法对分解子图进行去噪,最后将各子图去噪结果进行合成得到最终的去噪图像。实验证明,该方法能够有效去除无人机航拍图像中的椒盐噪声和高斯噪声,所提算法在去噪效果方面与传统中值滤波算法相比,信噪比提高了约17%,与递归中值滤波相比提高了约28%。并且算法的效率得到了一定程度的提高。     

基于能量函数的极值中值滤波星图去噪算法

利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为此,该文提出一种基于能量函数的极值中值滤波去噪算法,该算法在去除星图椒盐噪声的同时能够较好地保持图像目标信息。该方法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。该文分别使用仿真试验和真实星图处理试验对该方法进行验证,在客观评价中,图像峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)最高可提高3倍多,均方误差MSE(Mean Squared Error)减小为加噪图像的 。试验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,非常适合星图噪声的去除。     

改进的中值滤波去噪算法分析

通过对传统中值滤波的分析,针对传统中值滤波在图像去噪过程中的不足,提出了一种改进算法,根据图像细节特征进行阈值设定,给出噪声与复杂图像细节的判断方法。通过实验仿真该算法对椒盐噪声的抑制和复杂图像细节保护具有很好的鲁棒性和适应性。     

基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪

红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用。在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法。该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性。     

多级中值滤波的新算法

“多级中值滤波”是一种用图段处理的非线性滤波方法。由于它在平滑噪声的同时还能够保护图象的细节不被破坏，因此在图象处理中得到了重要的应用。本文对多级中值滤波提出了一种新处，从而使滤波速度得到了有效的提高。     

基于方向的自适应多级中值滤波

针对传统多级中值滤波在所能保护的线特征方向上的不足,提出了一种基于方向的自适应多级中值滤波方法。该方法通过对小窗口内线特征走向的判断在大的窗口中选择不同的多级中值滤波方式,使滤波子窗口方向与线特征走向相一致。实验证明与传统的多级中值滤波相比,该方法能够在各个方向上更好地保留图像地线特征,同时与传统的多级中值滤波一样能够有效抑制噪声。     

基于三维滤波的视频去噪算法研究

视频去噪的目的是将原始视频从观测到的含噪视频中还原出来。对基于三维滤波的视频去噪算法进行了研究。首先利用贝叶斯阈值对视频序列的各帧在小波域中滤波,之后对帧间连续三帧图像进行帧间滤波。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于FPGA的红外图像中值滤波算法研究与实现

中值滤波技术在数字图像处理领域应用比较广泛,能够有效处理图像显示的噪声。红外图像由于在成像过程中受到感光、温度以及结构等客观因素的影响,成像质量往往较差。因此,介绍一种基于FPGA的红外图像中值滤波处理技术,利用FPGA在数据并行处理和流水线处理上的优势,选择适当大小窗口的掩模对红外画面进行中值滤波,以消除红外图像中的噪声像元点。实验结果表明,该方案能有效消除红外图像显示中的噪声,改善图像画面显示质量。     

实时图像中值滤波算法及硬件实现

提出了一种基于灰度图像二维实时中值滤波算法,并给出该算法实现电路,及该算法与传统中值滤波算法的比较结果。     

改进自适应中值滤波算法研究

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上.     

Tri-state median filter for image denoising

A novel nonlinear filter, called tri-state median (TSM) filter, is proposed for preserving image details while effectively suppressing impulse noise. We incorporate the standard median (SM) filter and the center weighted median (CWM) filter into a noise detection framework to determine whether a pixel is corrupted, before applying filtering unconditionally. Extensive simulation results demonstrate that the proposed filter consistently outperforms other median filters by balancing the tradeoff between noise reduction and detail preservation.     

一种改进的反应扩散滤波器图像去噪算法

提出一种基于Nordstrm能量泛函的非线性反应扩散数字滤波模型。数值实验结果表明该模型不仅对高斯噪声、椒盐噪声和Speckle噪声污染的图像去噪效果较好,而且也适合对混合噪声污染的图像去噪。去噪后图像有良好的视觉效果,峰值信噪比较高。     

基于聚类算法的SAR图像去噪

遥感图像的用途非常广泛,而合成孔径雷达图像是遥感图像中重要的一种,人们能从中提供更多的有用信息,但其固有的相干斑给人们对其信息的提取带来了困难,去除相干斑成为SAR图像信息提取中最重要的一步。在此介绍了以模糊C均值聚类算法为基础,同时结合小波变换,对SAR图像进行去噪。并将实验结果与已有的SAR图像去噪方法进行实验、比较和分析。结果表明,模糊C均值聚类和小波变换的所结合的方法,在SAR图像去除斑噪的领域中,成为一种有效且吸引人的算法。     

Improved median filter using minmax algorithm for image processing

A new algorithm which incorporates standard median filtering is proposed for effectively removing impulsive noise in image processing. This computationally efficient approach first classifies input pixels and then performs a median filtering process. Simulation results show that the new scheme, regardless of high or low SNR, displays a superior mean square error (MSE) over standard median filters     

Shearlet变换域自适应图像去噪算法

首先采用Haar小波滤波器,设计出一种数字Shearlet变换算法。然后对Shearlet系数间的相关性进行统计分析,提出了一种尺度相关的自适应阈值收缩图像去噪算法。最后选用峰值信噪比和视觉质量为评价标准,实验验证算法的去噪性能。结果表明,本文算法获得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息。     

基于域自适应的红外图像去噪算法

在红外图像去噪任务中,由于真实的红外噪声图像难以大量获取,而使深度学习算法高度依赖于人工合成噪声,无法很好地去除真实的红外噪声。本文提出一种基于域自适应的红外图像去噪算法,包括一个图像转换模块和两个图像去噪模块。首先利用图像转换模块将合成红外噪声图像和真实红外噪声图像相互转换,然后将转换后的图像和原图像作为去噪模块的训练数据,采用一致性损失函数使两个图像去噪模块产生一致的结果,最后将训练后的去噪网络框架用于红外图像去噪任务。实验表明,本文提出的算法与BM3D、DnCNN和ADNet算法相比在合成红外噪声数据集上有更高的指标数值和更好的视觉效果,在真实红外噪声数据集上有同样优秀的去噪效果。证明了该算法具有良好的泛化能力,能够在真实噪声下恢复清晰的红外图像。     

基于改进中值滤波的生猪体表图像预处理算法

生猪体表图像的预处理是后续生猪体表病变区域分割的第一步,也是实现生猪疫情监控的一个重要环节.针对传统中值滤波存在的问题,本文提出了一种基于改进中值滤波的生猪体表图像预处理算法.实验结果表明:改进后的算法可以更有效地对生猪体表图像进行预处理,较好地保持图像视觉效果;此方法降噪效果好于传统的中值滤波算法,是去除生猪体表图像中含高斯噪声的一种较为理想的方法.     

基于均值去噪与图像增强的方差滤波器

为了使图像既能去除噪声又获得增强,基于平滑低通滤波器、中值滤波器去除图像噪声原理和改进的巴特沃斯高通滤波器的图像对比度增强与边缘保持的原理,提出了一种新的均值去噪与图像增强的方差滤波器.实验结果表明,该方差滤波器无论在噪声去除、对比度增强、边缘保持等方面都优于上述3种滤波器.     

基于人眼视觉特性的自适应中值滤波算法

为了在滤除图像椒盐噪声的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于人眼视觉特性(HVS)的自适应中值滤波算法.该方法首先采用基于HVS的噪声敏感系数作为阈值来确定噪声点,然后自适应调整滤波窗口大小,采用迭代中值滤波对噪声点进行滤波.该算法与标准中值(SM)滤波及其它改进中值滤波算法相比,具有更好的滤波性能.     

基于二维S变换算法的图像去噪研究

图像去噪技术在航空航天、生物医疗、遥感通信、地质勘察等多个领域应用广泛。首先介绍了二维S变换算法的原理,然后通过傅立叶频谱计算二维信号的空间信息,最后将该算法用于图像去噪。仿真实验对比分析了S变换、小波、中值滤波、均值滤波和轮廓波变换算法的图像去噪效果,结果表明S变换算法在图像去噪中效果显著。