改进自适应中值滤波的图像去噪

传统自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸固定,并且其最大最小窗口相差较大时,运算时间较长,去噪效果并小一定最佳。本文针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了改进自适应中值滤波算法,首先根据椒盐噪声的分布特点,从单幅含椒盐噪声图像中估算出椒盐噪声的浓度,并分析噪声浓度与自适应中值滤波窗口尺寸之间的关系,建立它们之间的函数关系一其次根据噪声浓度确定自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸,最后对图像进行自适应中值滤波：实验结果表明本文算法运算时间随着噪声浓度的变化而变化,而且从PSNR角度来看本文去噪效果比传统自适应中值滤波效果较好。     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。     

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.     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对传统自适应中值滤波算法的不足,文中提出了一种改进的自适应中值滤波方法,以有效的去除图像中的高密度脉冲噪声。第一,对于噪声点的检测,首先利用极大值和极小值的数量差找出可疑的噪声点,再利用邻域像素的相似性判断可疑点是否为噪声点。第二,对于滤波中值的计算,先把滤波窗口内具有相同灰度值的极值点压缩到一个,然后再计算中值。实验结果表明,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且具有较好的稳定性。     

改进的变分自适应中值滤波算法

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,该文提出了一种基于两阶段方法去除图像椒盐噪声的算法。首先,利用改进的自适应中值滤波算法标识出图像中被污染的像素点,然后对被污染的像素点采用变分滤波的方法进行恢复。此方法利用了自适应中值滤波良好的噪点识别能力和变分滤波的细节保护的特性,对于噪声密度高达80%的图像依然可以达到很好的恢复效果。仿真结果验证了所提出算法的有效性,并且在效果上要明显优于传统的变分自适应中值滤波算法。     

一种基于极值的自适应中值滤波算法

图像平滑处理中,如何在去除噪声的同时完整地保留图像边缘细节一直是非线性滤波算法研究的热点问题。提出了一种基于极值的自适应中值滤波算法,该算法根据图像中某点是否为邻域极值点将全部像素分为可疑噪声与信号两类。对可疑噪声点采用包括八个一维窗口和一个二维窗口在内的不同尺度和不同方向的九个子窗口,按照各个子窗口的均方差大小,自适应选择窗口进行中值滤波;对信号点不加处理,灰度值不变。测试结果表明,该算法的滤噪特性和细节保护能力优于多级中值滤波;执行速度较快,优于经典中值滤波。     

基于图像增强的改进自适应加权均值滤波算法

为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。     

二维卡尔曼─中值混合自适应滤波

本文提出了能同时抑制加性噪声，脉冲噪声干扰和点扩展函数模糊，又能保护图象边缘及细节信息的新型滤波方法—“二维Kalman－Median混合自适应滤波”，并成功地应用于统计图象恢复，取得了满意的效果。     

中值检测的迭代中值滤波算法

对于高密度的脉冲噪声,现有滤波算法的去噪性能并不理想,在噪声检测与噪声滤除上存在缺陷。鉴于此,提出中值检测的迭代中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行有效的改进。算法用灰度最值进行噪声检测,再用邻域中值作进一步的检测。对于噪声像素,运用迭代的方法,用邻域中信号像素的中值取代,充分利用了前次滤波的结果。实验结果证明,相对于现有的滤波算法,所提出的算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节。     

基于改进多级中值滤波的加权滤波算法

为了有效地抑制图像中的椒盐噪声,更好地保持图像细节,提出一种基于多级中值滤波的加权滤波算法。算法采用5×5滤波窗口,如果中心点为噪声点,则将滤波窗口划分为水平和垂直10个条形子窗口,先计算每个子窗口内所有非噪声点的均值,作为加权运算的基础值,然后求出这些基础值的中值,利用每个基础值与它们中值的差计算出每个基础值的相应权值。最后将这些基础值与对应权值进行加权运算,将结果替换中心点的像素值;如果中心点为非噪声点,则保持原值不变。实验结果表明,该算法对于高密度椒盐噪声污染的图像具有良好的去噪性能,并且较好地保持了图像的细节,效果优于传统的中值滤波算法和多级中值滤波算法。     

基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计

利用自适应的中值滤波算法,设计了基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器。与之前的软件实现方法相比,程序能满足实时性的要求,且占用资源少,是一种简单易行的方案。在Xilinx硬件平台上已经得到验证。     

Adaptive Threshold Median Filter for Multiple-Impulse Noise

Attenuating the noises plays an essential role in the image processing. Almost all the traditional median filters concern the removal of impulse noise having a single layer, whose noise gray level value is constant. In this paper, a new adaptive median filter is proposed to handle those images corrupted not only by single layer noise. The adaptive threshold median filter （ATMF） has been developed by combining the adaptive median filter （AMF） and two dynamic thresholds. Because of the dynamic threshold being used, the ATMF is able to balance the removal of the multiple-impulse noise and the quality of image. Comparison of the proposed method with traditional median filters is provided. Some visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.     

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。     

基于神经网络噪声检测的自适应中值滤波器

针对椒盐噪声污染图像的滤波问题,提出了一种基于前馈神经网络的噪声检测器。基于这种噪声检测方法,采用自适应中值滤波算法,依据像素点的不同属性采用不同的滤波策略。实验结果表明,该算法在有效去除椒盐噪声的同时更好地保留了图像的边缘和细节,是一种有效的图像去噪方法。     

基于总变分和中值滤波的图像去噪方法

总变分图像去噪方法是一种经典的图像去噪算法,但是在噪声水平较高时容易产生虚假边缘,从而影响了去噪效果。为了克服总变分去噪算法容易产生虚假边缘的不足并有效地去除噪声,在此利用噪声的无方向性这一与边缘特性不同的特点,提出了一种结合中值滤波和总变分的图像去噪方法。为了说明该去噪算法的有效性,进行了大量的仿真实验。实验结果表明,该方法降噪效果明显,人眼能直观感受到图像质量的改善,在高噪声水平下,其峰值信噪比至少提高了1．2dB左右。     

一种基于FPGA的图像中值滤波器的硬件实现

随着超大规模集成电路 (VLSI)技术的不断发展 ,图像的并行处理技术也得到飞速发展。现场可编程门阵列 (FPGA)是在专用集成电路 (ASIC)的基础上发展起来的一种可动态编程的器件 ,与其他中小规模集成电路相比 ,其优点主要在于它有很强的灵活性 ,即其内部的具体逻辑功能可以根据需要配置 ,对电路的修改和维护很方便 ,设计周期短 ,可重构 ,扩展性好等 ,特别适用于流水线方式的数据处理。文中以XILINX公司的XVC30 0 5BG35 2型FPGA芯片为平台构建图像中值滤波实时处理模块 ,并成功地实现了对一帧 1 2 8× 1 2 8× 8像素的灰度图像的滤波处理。     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验.实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低.