基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法在图像去噪过程中造成较多图像细节信息丢失的问题,提出了一种基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法。该算法根据像素的空间相关性,逐级检测不同空间特征的噪声点。首先根据滤波窗口中相近像素点的数量来检测空间孤立的单个噪声点;然后通过扩展邻近窗口的方式检测空间连续的两个噪声点;接着进一步增加约束条件对空间连续的三个及以上的噪声点进行检测;最后对判断为噪声的像素用滤波窗口的中值替换。此外,该算法还能通过自适应地调整像素空间相关性判别阈值来处理不同分布特征的噪声。实验结果表明,与现有中值滤波算法相比,算法在有效滤除图像噪声的同时能更好地保护图像细节信息。     

基于图像去噪的混合噪声滤波算法

传统的中值滤波和均值滤波通常被分别用来滤除椒盐噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单独使用哪种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的自适应混合噪声滤波算法.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,使其既可以有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息,仿真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.     

去除脉冲噪声的自适应开关中值滤波

为消除图像中的脉冲噪声,提出了自适应开关中值(ASM)滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点两类。对检测出的噪声点统计其个数并由此估算图像中的噪声密度,根据估计的噪声密度自适应确定滤波窗口尺寸,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理;而信号点则保留其灰度值不予处理。对ASM滤波进行仿真实验,结果表明,它能在有效去除噪声的同时很好地保护图像细节,较传统中值滤波及其它改进中值滤波算法有更优的滤波性能。     

基于阈值判断的自适应中值滤波算法

针对标准的中值滤波算法在去除噪声与保留图像细节方面难以取舍的缺陷,在自适应中值滤波算法的基础上提出了一种改进的基于噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法在进行噪声点检测时采用了一种阈值判断法,充分利用了当前像素点与邻域像素点的灰度值之间的关系.结果表明,在噪声浓度较高时仍然可以区分噪声点与边缘点,滤波的同时有效地保护了图像的细节.     

基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究

当图像中同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单一的均值滤波或中值滤波很难达到最佳滤波效果。 分析了噪声特点和各种滤波方法的优势,提出了一种基于神经网络的图像混合滤波及融合算法:首先建立概率神经网络,检测椒盐噪声和高斯噪声点,并分别利用中值滤波和均值滤波去除噪声点,然后建立径向基函数神经网络,利用训练好的径向基函数神经网络融合 2 种不同滤波的图像,输出理想的融合图像。 Matlab 仿真实验结果表明,该算法有效去除混合噪声的同时,能很好地保护图像的边缘与细节,是一种有效的方法。     

一种基于椒盐噪声图像的加权滤波算法研究

针对中值滤波和其改进算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响，但是使图像边缘变得模糊这一问题，提出一种滤除椒盐噪声的加权滤波新算法。该算法定义中值相似度和空间临近度函数，并采用双阈值，根据阈值的范围，采用不同的方法获取权值。使用该算法对图像进行加权滤波不仅能够有效地去除椒盐噪声，而且尽可能的保存完整的图像边缘信息。     

高速X射线线阵探测器噪声分析与滤波方法

对高速X射线线阵探测器的噪声进行了分析,将探测器噪声分为本底噪声、随机噪声、孤立噪点三种类型。通过实验,研究了随着探测器扫描速度增加,噪声的变化情况;分析了扫描速度越快噪声对探测器探测结果影响越大的原因。提出了一种适用于高速X射线线阵探测器的滤波方法:采用差值法滤除本底噪声;采用卡尔曼滤波器滤除随机噪声;采用根据噪声特点改进的中值滤波法滤除孤立噪点。实验证明,该方法既可以有效滤除探测器各类噪声,又能很好的保持探测器探测图像的细节。     

加权均值滤波在机场跑道路面裂纹图像检测中的应用

图像去噪是图像处理中的一个重要环节。基于均值滤波和中值滤波的经典算法,结合数字图像处理技术,以拍摄的直升机机场跑道路面裂纹图像作为研究对象,提出了一种改进的加权均值滤波算法,并通过仿真给出了试验效果图及数据结果。结果表明：改进的加权均值滤波算法较传统均值滤波能更好地保护图像的细节,失真小,在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的滤波算法。该研究为机场跑道路面裂纹图像检测提供了一种新方法。     

泡罩药品包装视觉检测系统图像滤波算法

目的有效滤除泡罩药品包装视觉检测系统中的图像噪声,以保证后续泡罩包装药品的图像分割、特征提取等任务顺利开展。方法分析引导滤波的数学模型,并在此基础上对其进行改进,提出一种自适应高斯引导的新型泡罩药品包装图像滤波算法。采用更加理性的参数优化算法,且用高斯窗口来代替传统的盒窗口。结果自适应高斯引导滤波算法能够有效滤除图像中的噪声,同时最大程度地保留原始图像中的边缘和细节等信息。结论该算法对后期泡罩药品包装的图像处理和分析有一定的指导意义。     

一种椒盐噪声点的检测算法技术研究

针对中值滤波算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响,但是使图像边缘变得模糊这一问题,提出了一种检测椒盐噪声的新算法。使用该算法对图像进行噪声检测后再对噪声点进行中值滤波能够有效地去除椒盐噪声。实验证明该算法具有明显的去噪能力,且当椒盐噪声比较严重时,也能够取得较好的滤波效果。     

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

Image deblurring using empirical Wiener filter in the curvelet domain and joint non-local means filter in the spatial domain

In this paper, an efficient image deblurring algorithm is proposed. This algorithm restores the blurred image by incorporating a curvelet-based empirical Wiener filter with a spatial-based joint non-local means filter. Curvelets provide a multidirectional and multiscale decomposition that has been mathematically shown to represent distributed discontinuities such as edges better than traditional wavelets. Our method restores the image in the frequency domain to obtain a noisy result with minimal loss of image components, followed by an empirical Wiener filter in the curvelet domain to attenuate the leaked noise. Although the curvelet-based methods are efficient in edge-preserving image denoising, they are prone to producing edge ringing which relates to the structure of the underlying curvelet. In order to reduce the ringing, we develop an efficient joint non-local means filter by using the curvelet deblurring result. This filter could suppress the leaked noise while preserving image details. We compare our deblurring algorithm with a few competitive deblurring techniques in terms of improvement in signal-to-noise-ratio (ISNR) and visual quality.     

基于Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法

针对工业X射线电池图像对比度低、视觉效果不好、不同区域处理效果差异大等问题,提出一种基于多尺度Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法.首先利用多尺度Retinex算法中的高斯滤波对照射分量估计,从而得到反射分量.用改进的直方图均衡化方法来处理照射分量,采用改进的巴特沃斯高通滤波器对反射分量的局部细节增强.接着...     

新颖的CB形态学串并复合散斑噪声滤波器

基于轮廓结构元素形态学(CB形态学)和广义多结构元素的数学形态学,构造了一种新颖的用于抑制图像中的散斑噪声的串并复合滤波器.首先采用全方位多结构元素的广义多刻度形态开最大滤波器与广义多刻度形态闭最小滤波器相并联的滤波器进行滤波,力求在滤波的同时图像几何细节损失尽可能少,然后通过级联的CB开和CB闭滤波器,再滤除剩余的斑点噪声,从而在有效抑制图像中的散斑噪声的同时更好地保持了图像的细节信息.分析和仿真表明了本文提出的滤波算法的有效性.     

基于纹理图像的点张计数算法设计与分析

针对手工点张耗时长、精度低的问题,提出了一种应用图像纹理分析的纸张计数算法。用高精度图像摄取装置对纸张图像进行采集,对原始纹理图像采用高斯滤波法去除噪点,大大提高了计算机处理速度。引进方向滤波与Gabor小波变换结合的方法对纹理图像进行增强提升了点张准确度;针对图像中难以处理的纸张堆叠问题,提出了计数修正算法。对不同厚度及张数纸堆进行了点数试验。对于0.3mm的堆叠纸张,点张准确率100%; 对于0.2mm的堆叠纸张,点张准确率达99%以上。试验结果表明该算法具有较好的计数能力,计数准确高。     

离焦模糊图像的自适应滤波及逆滤波器复原

在微操作中,显微视觉系统获取的图像通常是离焦模糊图像.根据最小二乘原理和回归模型设计自适应滤波器,用于消除图像噪声,提高图像的信噪比;离焦模糊图像的退化模型可用圆盘函数描述,利用模糊图像频域的零点位置来估计圆盘函数的模糊参数;采用基于简化Wiener滤波的逆滤波器方法对模糊图像进行复原.对算法进行了仿真和实验分析,结果表明,该方法能够以较少的运算时间代价获取较好的复原效果.     

基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法

目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。     

基于局部滤波模板的双边滤波算法研究

双边滤波器是一种以高斯核为基础的具有图像边缘保留和噪声滤除双重滤波作用的滤波器,能同时兼顾各像素值几何上的临近信息和亮度上的相似信息.为了进一步增加双边滤波器的保边作用,在传统双边滤波器的基础上,结合图像的梯度信息,将传统滤波模板改进为局部滤波模板,使图像自适应地在给出的滤波模板中选择较优模板进行滤波.实验结果证明,改...     

空时级联滤波红外点目标检测

时域递归最大值滤波是一种较易实现的红外小目标检测方法,但是在递归过程中存在目标膨胀的缺陷,影响了该方法的应用。通过研究分析,提出了条件最小值滤波替换最小值滤波抑制目标膨胀,较好解决了目标膨胀问题。结合空域最大中值滤波预测背景,将点目标和强噪声保留在预测残差中,再通过递归最大值滤波对预测残差进行时域递归处理,以完成能量累积提高信噪比,设计完成的算法实现了对尺度为 1 个像素,运动速度小于 1 像素每帧的点目标的可靠检测。