一种高效的基于阈值的图像滤波算法及其实现

通过对均值滤波和中值滤波进行分析,提出并实现了一种新的滤波算法。该算法通过设置一阈值,当像素点的值和邻域均值的差值大于该阈值时,才取邻域均值为该点的缸,否则该点的值保持不变。那么图像就不会模糊又去除了噪音,也不用排序,就能取得和中值滤波一样的滤波效果,速度比中值滤波快得多。而且该算法能够克服均值滤波和中值滤波的不足,在均值滤波和中值滤波无法胜任的领域仍能大显身手,展现出良好的适应性和高效性。并可根据需要对滤波过程实现控制,具有很大的灵活性。     

基于中值的自适应均值滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

图像去噪混合滤波方法

传统均值滤波和中值滤波对高斯型噪声和椒盐型噪声有着不同的滤波特性。实际滤波时，由于图像往往会受到两种不同性质噪声的同时干扰，因此，单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果，为了能同时对两种不同性质的噪声进行滤除，现提出了一种新的混合滤波算法，该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来，然后对受高斯噪声污染的像素采用均值滤波算法，而对受椒盐噪声污染的像素则采用中值滤波算法进行去噪。仿真结果证明，该方法更具有实用性和有效性。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

基于HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法

通过充分考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种改进的图像自适应K近邻均值滤波算法。该方法首先利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值来确定噪声点,然后根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小与参与滤波的像素数K值,采用自适应K近邻均值滤波对检测出的噪声点进行处理。该算法能有效去除噪声,并较好地保留图像边缘细节,仿真实验结果表明,提出算法比传统中值滤波、均值滤波和K近邻均值滤波算法有更好的去噪能力。     

一种改进的中值滤波算法

通常 ,大部分自然图像中同时存在颗粒噪声和高斯噪声 ,而单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题 ,L ee和 Kassam提出了一种改进的均值滤波算法 Modified Trim med Mean(MTM) ,虽然 MTM算法的滤波效果相对于传统的平滑算法已有了很大的改善 ,但是 MTM的滤噪能力在很大程度上受到了阈值的限制。在分析 MTM算法和传统平滑算法结构特点的基础上提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法对含有混合噪声的图像上每一点的 N× N区域应用自适应算子。对于不同的图像区域 ,算子也相应地有所不同 ,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值 ,且当某点的灰度越接近灰度中值 ,其权值就相应地越大。实践证明 ,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和 MTM滤波 ,且没有阈值限制     

图像中的高斯和脉冲混合噪声处理

通常情况下,受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原,受高斯噪声污染的图像采用均值滤波法复原。为了去除两者的混合噪声,Lee和Kassam提出了一种改进的均值滤波算法ModifiedTrimmedMean(MTM),但是MTM的使用受到了阈值的限制。为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节,我们详细分析了MTM滤波的特点,在对MTM进行改进的同时,提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波)。该算法无需噪声的先验知识,利用VisualC 自动搜索阈值来实现图像的最佳复原。利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM方法。     

用于图像处理的自适应均值滤波算法

针对标准均值滤波存在的问题,提出自适应均值滤波算法。算法首先计算窗口的四阶累积量和二阶中心矩并确定噪声点阈值;然后根据窗口内噪声点个数自适应调整滤波窗口,自适应计算权值;最后对噪声点逐点滤波。该方法既能有效去除图像噪声点,又能较好保持图像细节。论文最后给出实验和分析,结果表明该方法是有效的。     

一种新型提高光斑图像质心精度的去噪方法

提出了一种新的结合自适应中值滤波和阈值的去噪方法。与其他中值滤波方法不同,这里采用的自适应中值滤波的滑动窗口大小根据窗口内灰度的均值与最佳阈值下目标部分灰度均值和背景部分灰度均值的差别自适应确定。实验结果表明,与仅用中值滤波或仅用简单阈值对图像去噪的方法相比,利用该去噪方法,图像的信噪比提高了10.42 dB,光斑图像质心的精度最大提高了80%左右。     

图像中的高斯和脉冲混合噪声处理

通常情况下,受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原,受高斯噪声污染的图像采用均值滤波法复原.为了去除两者的混合噪声,Lee和Kassam提出了一种改进的均值滤波算法Modified Trimmed Mean(MTM),但是MTM的使用受到了阈值的限制.为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节,我们详细分析了MTM滤波的特点,在对MTM进行改进的同时,提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波).该算法无需噪声的先验知识,利用Visual C++自动搜索阈值来实现图像的最佳复原.利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM方法.     

基于Camshift和Particle Filter的小目标跟踪算法

Particle Filter算法有较好的跟踪鲁棒性,但实时性差;Camshift算法计算速度快,但它属于半自动跟踪,所以都无法有效避免复杂背景的干扰。为了解决上述问题,提出了基于Camshift和Particle Filter的融合算法。该算法首先利用Particle Filter来自动搜索小目标的初始位置,接着采用Camshift跟踪小目标,然后通过度量因子自适应切换Camshift和Particle Filter来跟踪短时丢失的目标。利用复杂背景下的飞行小目标图像序列,与序贯相似性检测算法（SSDA）、Camshift和Particle Filter做对比实验。结果表明算法不仅能实现小目标的全自动跟踪,而且还降低了跟踪效果受目标形变和部分遮挡的影响,对小目标跟踪具有较高的鲁棒性和实时性。     

基于改进扩展卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法*

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息,以便得到更符合真实状态的后验概率分布,同时引入MCMC方法对所选的建议分布进行优化处理,使抽样粒子更加多样性。仿真结果表明,该算法能有效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度。     

一种新的变步长LMS算法研究及其应用

为了提高电能质量,通常进行电网谐波补偿和抑制,补偿的效果取决于谐波检测的精度和动态响应特性,谐波检测性能的满足来源于算法。对已有自适应算法性能进行分析,提出了一种新的变步长LMS算法,递推公式中的三个系数可根据具体情况进行调整,以达到最佳的滤波效果。该方法在低信噪比的条件下有很好的跟踪性能,同时也具有较快的动态响应速度和较小的稳态失调。仿真分析证明了该算法应用于谐波检测的有效性。     

基于CUDA的快速中值滤波算法

在众多的快速中值滤波算法中选取一种适合在CUDA平台上实现的算法,并针对GPU的运算特点,对算法进行很大的改进。改进后的算法采用纹理存储器存储数据源,共享存储器和寄存器存储中间运算结果,并通过同一block内的线程共享排序结果减少了排序过程中所需的比较次数,降低了算法的复杂度。实验结果表明改进后的快速中值滤波算法充分发挥了GPU强大的并行处理能力,对于分辨率为4096×4096的图像其运算速度是基于CPU实现的6597倍,可有效地应用在实时图像处理中。     

图像数学形态学变换的Delphi编程实现

基于数学形态学变换的原理,对这类图像给出了计算机自动识别算法,并通过计算机编程实现。结果可以看出,处理后的图像在保持基本形态不变的情况下,较好地解决了磨粒粘连问题,并且图像的质量得到了改善。     

基于CUDA的快速中值滤波算法

在众多的快速中值滤波算法中选取一种适合在CUDA平台上实现的算法。并针对GPU的运算特点．对算法进行很大的改进。改进后的算法采用纹理存储器存储数据源,共享存储器和寄存器存储中间运算结果．并通过同一block内的线程共享排序结果减少了排序过程中所需的比较次数．降低了算法的复杂度。实验结果表明改进后的快速中值滤波算法充分发挥了GPU强大的并行处理能力．对于分辨率为4096×4096的图像其运算速度是基于CPU实现的6597倍．可有效地应用在实时图像处理中。     

基于滤波带的非同步加密算法

给出了加密的一般模型，为了解决非同步语音加密的问题，用滤波带分析语音的分解和合成，对李善林提出的同步加密算法进行改进，在语音数据帧不引入冗余数据的情况下，实现非同步加密，相对于李的算法降低了运算开销，在同等条件下，一次性加密算法的时间开销只有原来的20%左右，同时恢复语音效果更好。     

一种基于FCBF的流信息抽样测量框架及算法

基于FCBF的高效流信息抽样测量框架不仅可以抽样测量三类流参数,而且存储开销小,只需1～3MB字节左右的存储空间;同时还可以做到几乎零概率的流信息识别统计误差。分析结果表明,该算法可以支持远高于OC48的链路速率,甚至可达OC192或更高;适合于将来高速链路上细粒度的流信息抽样测量。     

增强现实中的混合跟踪算法研究

单一的跟踪方法存在较大的局限性,为提高增强现实中跟踪环节的实时性和准确性,针对视觉跟踪和磁力跟踪的特点进行研究,提出了一种基于自适应粒子滤波的混合跟踪算法,用于对头部运动轨迹估计。该算法通过分析系统状态,自适应地融合多传感器数据,并建立相应的状态转移模型和系统量测模型;另外,该算法能在非线性非高斯的环境下动态地改变滤波器的粒子数和噪声方差,最终实现对头部运动轨迹的实时、正确估计。实验结果表明,该算法能有效地提高基于视觉和磁的混合跟踪的鲁棒性和运动估计的准确性。     

基于Bloom Filter的海量数据分布式快速匹配算法研究

海量数据的快速匹配已经成为当前应用系统一个严峻问题,针对此问题展开深入讨论,将分布式技术与Bloom Filter技术有效结合,给出一种基于Bloom Filter的分布式快速匹配算法。与传统算法相比,此方法大大降低了程序对服务器内存的要求,同时提高了匹配效率,解决了制约应用程序运行效率的瓶颈问题。