经典图像去噪算法比较

在图像处理过程中,噪声处理效果影响图像的后继分析处理质量。介绍了几种经典图像去噪方法算法的原理及各自的优缺点。通过仿真实验,对比几种方法去除高斯噪声和椒盐噪声的效果,结果显示均值滤波算法去除高斯噪声效果较好,而中值滤波算法去除椒盐噪声效果较好。     

一种基于中值滤波的图像去噪算法

由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪。针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器。分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比、峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真。     

椒盐图像的方向加权均值滤波算法

椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。此算法先根据方向灰度差异和灰度极值判断检测噪声点,然后根据对局部窗口噪声强度的估计自适应地选择递归或非递归滤波窗口的加权灰度均值作为滤波输出。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的两种方向加权中值滤波算法相比,PSNR普遍提高了2~3dB和5~6dB,噪声密度高时提高的幅度更加明显;速度提高了接近10倍和30倍。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

一种改进的非线性图像滤波器

基于均值滤波器提出了一种新的非线性滤波器,该滤波器可以同时处理高斯噪声和椒盐噪声.提高了非线性滤波器对复杂噪声环境的适应能力.     

有无噪声对细胞神经网络提取图像边缘的影响

主要运用相关系数,通过对原始图像进行加躁再去噪,计算出用传统的滤波方法如均值滤波、中值滤波和维纳滤波分别对有噪声的图像进行去噪处理后,去噪图像与原始图像的相关系数,验证了去除高斯噪声用一次维纳滤波比较理想;去除椒盐噪声使用中值滤波效果较好。并在第三部分给出了对加噪的图像先进行去噪处理,再用CNN进行边缘提取的结果和对加躁图像先用cNN进行边缘提取再去噪的结果,并将这两种结果与原始图像提取边缘的结果进行比较和观察,得出以下结论：为了避免由于噪声引起的失真对图像真实信息的影响,在进行图像边缘提取之前必须先进行去噪处理再进行边缘提取。     

中值滤波器在图像去噪中的应用

噪声处理是图像处理中较为重要的环节,中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用并给出了程序示例。     

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。     

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。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。     

基于X光机的多帧PCB图像去噪算法的研究

单幅图像降噪方法已经相当丰富,但对于多幅图像降噪方法,受到图像采集设备的限制,研究并不多．通常使用的方法是多幅图像平均。由于图像噪声的多样性,任何单一算法对图像进行处理都无法使图像清晰．可以采用复合型算法：中值滤波与多帧平均滤波算法。     

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,已得到了广泛的应用。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法具有更优良的滤波性能。     

一种基于动态阈值的自适应中值滤波方法

针对图像受到电磁干扰带来的脉冲噪声,对自适应中值滤波方法进行改进。在去除噪声的过程中为了更好地将信号和噪声进行区分开,引入噪声点的预判机制。为满足改进算法对自适应中值滤波半径和窗口的变化的适应．采用自适应动态阈值。通过与SMF、RAMF等方法的比较实验表明,该算法具有较高的峰值信噪比和边缘保持性能。     

基于MATLAB维纳滤波算法在图像复原实验的应用

图像复原技术能将质量下降的图像恢复过来,还原图像的本来面目,在日常生活常用于电子监控和医疗摄像方面。主要阐述维纳滤波图像复原算法的理论基础,并画出实现该算法的基本流程图,以及在MATLAB实验平台下进行代码编写,最终得出实验结果并对结果进行分析。     

矢量中值滤波改进算法研究

在众多彩色图像滤波算法中,矢量中值滤波算法应用最为广泛,但VMF算法在处理每一像素时,计算复杂度较高,这就限制了它在一些领域中(例如实时系统)的应用.在保留VMF算法优点的前提下,通过数据的重用,降低计算的复杂度.实验结果表明,一定程度的数据重用能有效提高算法的运行效率.     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

一种基于中值分界的快速中值滤波算法

运用统计学原理和定位数值的快速查找算法提出一种基于中值分界的加速滤波算法,该算法以前次窗中数据的中值为支点将新窗口中数据分为大于、小于和等于该中值的三个集合,并统计各集合中数据个数,判断出中值所在集合的排序位,对集合该顺序位上的数据进行快速查找输出。实验证明,该算法大大降低了传统中值滤波的时间复杂度,提高运行速度,对于大量数据和大幅图像的滤波处理能更好地满足实时性要求。     

一种基于中值分界的快速中值滤波算法

运用统计学原理和定位数值的快速查找算法提出一种基于中值分界的加速滤波算法．该算法以前次窗中数据的中值为支点将新窗口中数据分为大于、小于和等于该中值的三个集合,并统计各集合中数据个数,判断出中值所在集合的排序位,对集合该顺序住上的数据进行快速查找输出。实验证明,该算法大大降低了传统中值滤波的时间复杂度。提高运行速度,对于大量数据和大幅图像的滤波处理能更好地满足实时性要求。     

基于自适应噪声滤波的视频对象分割算法

介绍了基本的视频运动对象分割算法,针对变化区域检测算法中固定阈值滤噪的不足,提出了自适应噪声滤波的方法,同时利用计算机图形学中的扫描线填充思想得到变化区域的具体位置,实现视频对象的分割.实验证明了算法的有效性.