基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新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。     

基于点检测的脉冲噪声中值滤波算法

提出了一种基于噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过灰度变化率设置阈值判别脉冲噪声点,并将脉冲噪声点信息记录到与图像对应的噪声记录数组中.滤波过程中,根据噪声记录数组的信息,剔除噪声点周围的其它噪声点的灰度信息,使噪声点的灰度值得到较好的还原.该算法与标准中值滤波算法相比,能在滤出脉冲噪声的同时,较好地保留图像的细节信息.     

基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法

在对图像中噪声模型分析的基础上,提出了一种基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法.通过对剩余脉冲的检测,自适应地改变滤波器窗口尺寸,从而有效地滤除密度较大的脉冲干扰,同时较好地保留图像的细节.对实际图像的测试结果表明,所提出算法的输出结果优于标准中值滤波器.     

混有高斯和脉冲噪声图像的一种新滤波方法

针对数字图像中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了采用递推最小最大值法与中值滤波相结合的滤波方法。对数字图像首先采用递推最小最大值方法来除去脉冲噪声,然后采用中值滤波方法,并选择合适的窗口尺寸,可得到质量很好的图像。实验结果表明,递推最小最大值方法在抑制脉冲噪声的同时,还能保留良好的图像细节,特别是在多种脉冲噪声存在的条件下,效果更加明显,而中值滤波可以有效地除去剩余噪声,最终得到满意结果。     

一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法，它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素类分成两组，当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进行了求出其中值，避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量。     

应用极值点检测的自适应中值滤波

针对图像中存在的椒盐噪声,提出一种新的基于极值点检测的自适应中值滤波方法。该方法通过对极值点的检测确定图像中可能存在的噪声点,并标记噪声点;然后采用窗口尺度可伸缩的自适应中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明:自适应中值滤波方法在有效去除椒盐噪声的同时很好地保护了图像细节。通过与一些其他改进滤波算法的比较,证明了该方法具有更好的性能。     

基于邻域统计和脉冲检测中值滤波改进算法

在对中值滤波及其改进算法进行研究分析的基础上，提出了一种基于领域统计信息和脉冲检测的中值滤波改进算法，新算法去除噪声的同时能较好的保护图像边缘细节，其在图像增强和恢复领域中将有广泛的应用。实验结果表明，此算法有着比较满意的滤波效果。     

彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波

提出了基于噪声像素检测的自适应矢量滤波器的新方法,该法对图像中噪声像素进行检测时,仅对噪声像素进行矢量滤波,而对非噪声像素则保持其原值不变,并可根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。新滤波器能有效地滤除彩色随机脉冲噪声,并保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器、方向一距离滤波器、方向一幅度矢量滤波器等非线性滤波器。     

基于自适应中值滤波的图像去噪技术研究

中值滤波和自适应中值滤波被广泛地应用于消除图像的椒盐噪声。传统中值滤波算法无法根据图像噪声浓度改变窗口尺寸,并且噪声浓度过高时,中值滤波算法基本失效。自适应中值滤波算法可以根据椒盐噪声浓度大小对窗口尺寸进行改变,在高浓度噪声干扰下仍然具有较好的去噪效果。针对椒盐噪声,对中值滤波算法和自适应中值滤波算法去噪结果进行比较。通过仿真实验对图像添加不同浓度的椒盐噪声,并分别使用中值滤波算法和自适应中值滤波算法进行噪声去除,实验结果表明,在去除椒盐噪声方面,自适应中值滤波克服窗口尺寸局限性后,比中值滤波具有更好地去噪效果,能很好地保留图像细节,且它的信噪比、峰值信噪比数值最大,均方误差的值最小。     

一种有效的自适应中值滤波器

通过介绍一种易于实现的自适应权重中值滤波器(AWMF).该滤波器能根据局部图象的统计特征,调整中值滤波器的权重值,从而能在取得最大滤波效果的同时,还能很好地保持图象的细部特征.通过与均值滤波、中值滤波的对比实验,自适应权重中值滤波器表现出良好的滤波特性,而且它在抑制噪声的同时,较大限度地保持住图象的边沿特征.     

改进的自适应中值滤波算法及其应用

针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.     

自适应加权中值滤波在地震图像中的应用研究

针对中值滤波可以有效抑制随机噪声的特点提出一种新的自适应加权中值滤波算法.该算法可有效分析地震图像噪声分布特点,依据被污染情况确定权值域.实验证明,该算法在提高巾值滤波性能的同时有效地消除了地震图像的噪声,并很好地保持了图像边缘细节,提高了地震图像的信噪比.     

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

基于中值滤波与灰度级形态学的综合去除椒盐噪声方法

为了消除图像上的椒盐噪声,并尽量保持图像的清晰度,提出了一种在中值滤波基础上,经过灰度直方图的分析,再采用合适的灰度级形态学运算去除图像中的椒盐噪声的新方法。该方法,既弥补了中值滤波在椒盐噪声概率高的情况下滤噪能力下降快的缺点,又改善了灰度级形态学在椒盐噪声概率高的时候,达不到有效滤噪的不足。实验表明,该方法滤除椒盐噪声效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0．2时,这种优势尤为明显。