简化型PCNN 的混合噪声图像滤波算法研究

针对脉冲噪声和高斯噪声构成混合噪声的特点,提出了一种基于简化型脉冲耦合神经网络( Pulse Coupled Neural Network,PCNN) 滤波算法,利用了简化模型的几个技术特性,适当的选取参数,并在算法中结合了形态学方法、中值滤波和维纳滤波,该算法相对于均值滤波和中值滤波算法来说具有更好的抑制混合噪声干扰的能力,能较好地保持图像的边缘和细节信息。通过大量实验证实,应用简化型PCNN 滤波算法对滤除灰度图像所受混合噪声的效果较好。在与其他算法的比较中,该算法优于传统的滤波算法,不但能有效地滤除混合噪声,并且计算量适中,具有较好的实时性,同时随着图像受混合噪声污染程度的增大,优势更加明 显。     

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.     

广义多级混合噪声图像滤波

本文在传统的线性、非线性滤波技术的基础上,提出了一种新的滤波器结构——广义多级混合滤波器。并导出了滤波算法。对受加性噪声(高斯噪声、均匀噪声和脉冲噪声)和信号相关噪声干扰的图像,它具有良好的噪声抑制能力,且有效地保持图像边缘和细节。在噪声图像的均匀区域,它几乎具备最优的滤波性能;在图像边缘区域,它的性能可以与FIR-中值混合滤波相媲美。而且,现有的多级中值滤波、Wiener-中值滤波、中值均值混合滤波、非线性均值滤波和排序统计滤波等都是它的特殊情况。     

一种自适应图像去噪混合滤波方法

结合自适应中值滤波技术和自适应压缩加权均值滤波技术,提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法首先对受混合噪声污染的图像利用灰度极值检测出脉冲噪声,运用自适应中值滤波滤除脉冲噪声;其次对处理结果进行自适应压缩的加权均值滤波。实验结果说明算法不仅能有效地滤除脉冲与高斯混合噪声,而且可以较好地保护图像细节。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

基于PCNN的脉冲噪声滤波算法

鉴于噪声点和边缘点具有相似性,传统中值滤波、均值滤波很难对其进行区分,容易造成图像细节丢失。本文通过分析总结脉冲噪声的特点及脉冲耦合神经网络(PCNN)的工作机理,提出了一种基于PCNN的脉冲噪声滤波算法。首先利用PC-NN的脉冲传播特性检测出原始图像的噪声点和边缘点,然后利用噪声点和边缘点不同特点对其进行判断区分,若为噪声点进行中值滤波,边缘点则不做处理。实验结果表明该方法不但能有效的去除图像中的脉冲噪声,而且能很好的保护图像细节信息且提高了去噪后图像的峰值信噪比。     

一种彩色图像混合滤波的方法

提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。     

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。     

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。