改进椒盐去噪方法在井下图像中的应用

为了提高井下图像采集的质量,针对目前改进中值滤波算法的优缺点,提出了一种新的去除井下图像椒盐噪声的算法。该算法首先判断出图像中的噪声点和非噪声点,然后根据窗口内噪声点的密度大小自适应地确定滤波窗口的大小,并按照一定的规律赋予窗口内像素点不同的权重,最后采用加权中值方法处理图像中的噪声点。计算机模拟实验证明该方法不仅能有效地去除不同密度的椒盐噪声,而且能很好地保持图像的细节,滤波效果比已提出的中值滤波算法更好。     

基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法

基于决策的非对称裁剪中值滤波方法(MDBUTMF)能有效复原被高密度椒盐噪声污染的彩色图像,然而该方法采用固定大小的滤波窗口并利用均值替代中心像素,因此导致算法鲁棒性较低,对部分图像滤波失效.针对该问题,提出了一种基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法,通过增加对单色区域的判断,有效解决了已有算法对单色区域滤波失效的问题,使得新方法具有较高的鲁棒性和实用性;并采用自适应窗口解决了MDBUTMF采用单一3× 3窗口易导致滤波效果差的问题.实验数据表明,与经典的多种矢量以及标量的中值滤波方法相比,提出的裁剪中值滤波方法不仅具有较高的PSNR,而且具有较低的MAE和NCD,在抑制椒盐噪声的同时能有效保护图像的色调和细节.     

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。     

一种去除椒盐噪声的自适应开关中值滤波算法

为了滤除图像中高密度椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应开关中值滤波算法。使用max-min算子作为噪声检测器,利用自适应邻域窗口对图像进行从左到右的逐行扫描,同时对位于窗口中心的像素点进行噪声判别,然后将检测出的噪声点采用中值滤波进行滤除,而信号点保持不变直接输出。实验仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法

通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点,根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理,从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明,该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能,对于噪声污染严重的图像,滤波效果更好。     

基于决策分析的高椒盐噪声轮胎痕迹图像滤波方法

决策分析能准确判断出噪声像素与信号像素,均值滤波能较好平滑噪声,而自适应中值滤波能较好地保持原始图像的细节及边缘。为了恢复被高密度椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像,提出三者相结合的新算法。该算法结合三者的优点,与传统中值滤波器、自适应中值滤波器等非线性滤波器相比,能得到更好的图像质量。实验表明,算法能有效消除灰度轮胎痕迹图像中的高密度椒盐噪声和彩色轮胎痕迹图像中的中低密度椒盐噪声,较好地保护了图像的细节及边缘信息。     

一种基于自适应的新型中值滤波算法

提出了一种新的自适应中值滤波算法,首先使用3×3窗口在图像上滑动,计算该窗口中心像素的块均匀度,并与整幅图像的块均匀度比较,自适应地确定窗口中心像素是否为噪声点;然后统计3×3窗口中噪声点的个数,自适应地调整滤波窗口大小,最后自适应地计算权值,并采用改进的加权中值滤波方法对噪声点进行逐点滤波。该方法既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分。通过对实验结果进一步分析,该方法比均值滤波和中值滤波的性能更加优化,在椒盐噪声大小相同的情况下,PSNR值提高了9.4~12.7。评价结果与目视效果吻合良好,为图像去除噪声提供了一个新的途径。     

基于局部直方图的加权均值滤波器

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。     

基于改进型中值滤波的高密度椒盐噪声图像去噪算法研究

针对目前已有滤波算法对高密度椒盐噪声降噪能力较低的问题,提出了一种基于改进型中值滤波的算法。该算法在自适应中值滤波与斜率差值的基础上,采用图像局部均值与方差的方式对噪声点进行预判定,并对图像边缘进行二次邻域均值滤波。实验结果表明,该算法能够有效去除高密度椒盐噪声,并且能较好地保留细节信息。     

改进的自适应中值滤波算法

自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.     

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.     

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。     

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。     

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。     

一种有效的自适应加权中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想。     

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.     

自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声

实现了一种滤除医学图像脉冲噪声的自适应中值滤波算法,用均方根误差和噪声对原图像的毁坏程度两个客观评价指标对该算法及传统均值、中值滤波方法进行了比较与评价。根据设定条件检测滤波窗口中心像素是否为脉冲噪声,采取滤波窗口自适应的算法来滤除脉冲噪声,去除了传统中值滤波对所有像素均用中值代替的弊端,减少了不必要的图像细节损失。基于MATLAB的仿真实验表明,对于较大密度的脉冲噪声,该算法在有效抑制噪声的同时,能较好地保护边缘和细节信息。该算法已应用于虚拟内窥镜系统中,取得了令人满意的效果。     

用于图像处理的加权中值滤波算法

提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法.该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波.计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能.