一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

一种混合噪声滤除方法

传统的混合噪声滤除算法都存在各种不足.本文提出了一种新的基于灰度极值点检测的混合噪声去除方法.首先,该算法在保留图像特征的同时用基于噪声点检测的中值滤波消除椒盐噪声.其次,当椒盐噪声的污染程度低于某设定的阀值时,算法进入高斯噪声滤除阶段.     

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。     

一种强高斯噪声的图像滤波方法

针对图像中高方差的强高斯噪声特点,提出了一种图像噪声联合滤波的新方法。算法将受强高斯噪声污染的图像分为强噪声点集和弱噪声点集两部分,首先通过邻域像素强度值的变化特征,定位强噪声像素点,并采用改进的自适应均值滤波方法滤除,然后基于简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）平滑弱噪声点像素。经实验结果验证,与已有的其他滤波方法相比,该算法在较好地滤除噪声的同时,具有良好的图像边缘保护和自适应能力。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

针对同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像,以全变分去噪模型为基础,结合中值滤波技术,提出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,分离出脉冲噪声并以改进中值滤波算法去除,然后对含有高斯噪声的图像采用自适应广义变分模型进行降噪处理.实验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时能很好地保护图像细节,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径.     

消除图像中混合噪声的滤波方法

本文提出了一种混合噪声的滤波方法。首先通过设定阈值,将椒盐噪声和高斯噪声加以区分。然后先对椒盐噪声使用一种改进的中值滤波方法进行滤波,再对高斯噪声使用近邻域均值滤波法进行滤波。仿真结果表明,本文提出的混合去噪声算法计算简单,对数字图像中存在的混合噪声有较好的滤波效果。     

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。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

一种快速消除彩色图像高脉冲噪声的方法

针对彩色图像脉冲噪声的分布特性,提出噪声检测和滤波复原的2步算法。该算法通过长针统计检测技术判断脉冲噪声位置,用改进适应性中值滤波技术复原图像。实验表明,与已有算法相比,该算法能有效去除彩色图像中的高水平脉冲噪声,噪声密度大于80％时仍有良好性能,且算法实时性好,适宜于在线处理。     

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。     

一种脉冲噪声图像复原算法

针对被脉冲噪声污染的观测图像提出了一种基于自相似灰度校正的自适应图像复原算法．该算法首先用有选择的中值滤波器对脉冲噪声进行抑制,然后利用图像的自相似性对像素值进行校正以克服中值滤波器造成的图像局部区域像素相关性增加对图像复原处理产生的不利影响．用规整化方法进行图像复原处理,并且使用在灰度校正过程中得到的竞争因子对图像局部区域的统计量进行加权来产生规整化参数,并使其在迭代过程中自适应的更新．实验结果表明,该算法获得的复原图像具有良好的客观评价指标和主观视觉效果．     

基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法

针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。     

椒盐噪声的一种滤波算法

椒盐噪声的滤波一般以中值滤波为基础,有多种滤波方法。文章根据椒盐噪声点所处区域不同,采用不同的处理方法：对非边缘噪声采用均值滤波,对边缘噪声点采用最小值,增强边缘;并对非噪声区域保持原值。该算法具有较好的滤波效果,并对细微边缘有较好的保护作用。     

一个运动退化图象恢复的综合方案

文章研究光学镜头摄像机线性运动物体退化图象的恢复问题。常见的光学镜头摄像机图象存在着移位帧偏差、几何畸变、运动模糊等退化现象。论文采用奇偶场矫正、反向滤波、多项式矫正和直方图平衡等方法,提出一个运动退化图象恢复的综合方案。最后给出了实验结果。由于综合应用各种矫正和恢复的方法,提高了运动退化图象的质量,可得到满意的恢复图象。     

有效滤除高强度图像混合噪声的方法

传统的交叉视觉皮质模型(ICM)对单一噪声的去除具有良好的性能.为了扩展ICM在图像降噪领域的应用,提高降噪能力,提出一种基于邻域连接的NL-ICM.针对传统ICM存在的局限性,在神经元的构造上引入双边滤波的思想,通过扩展神经元的连接输入、引入连接权重、设计脉冲阈值实时计算函数,并为神经元设计像素更新规则.实验结果表明,该模型能够较好地去除图像中的混合噪声.     

任意方向运动模糊的消除

对运动模糊图象的恢复而言,虽然维纳滤波法可解决反滤波法中Ｈ（ｕ,ｖ）零点的噪声的放大问题,但无法消除由于模糊罗象信息的不完整性而造成的边缘误差,该文所述的带最优窗的纳滤波方法却可有效地去除噪声和减小边缘误差,除了边缘的Ｌ－形条带外,可得到近平完美的恢复效果,通过对女孩和大狒狒头模糊图象的恢复试验证明,该方法效果较好,由于点扩展函数的设置是影响恢复结果好坏的关键问题,因此文中还证明了对任意方向的直线     

Restoration of images corrupted by mixed Gaussian-impulse noise via l1-l0 minimization

In this paper, we study the restoration of images corrupted by Gaussian plus impulse noise, and propose a l₁-l₀ minimization approach where the l₁ term is used for impulse denoising and the l₀ term is used for a sparse representation over certain unknown dictionary of images patches. The main algorithm contains three phases. The first phase is to identify the outlier candidates which are likely to be corrupted by impulse noise. The second phase is to recover the image via dictionary learning on the free-outlier pixels. Finally, an alternating minimization algorithm is employed to solve the proposed minimization energy function, leading to an enhanced restoration based on the recovered image in the second phase. Experimental results are reported to compare the existing methods and demonstrate that the proposed method is better than the other methods.     

The solutions of equation-based noise detector for an adaptive median filter

Techniques of noise detection have been widely applied in impulse noise reduction. However, the phenomenon of pixel misclassification is very obvious in high noise density. In order to improve pixel identification, in this paper, the new noise detector is proposed. Based on solutions of equations, an estimated block of every 8×8 block of a noise image is generated. Then, according to relationships between these noise blocks and their estimated blocks, corrupted and uncorrupted pixels are identified. During image filtering, a noise-detection-based adaptive median algorithm is presented. Experimental results show that the proposed filter can well reduce the impulse noise and preserve more details of original images.