基于高阶统计量的小波变换去噪算法

图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染.传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声,同时使图像细节变得模糊.本文提出一种基于双谱和小波变换的去噪算法.该方法是根据高斯噪声及椒盐噪声在小波变换下的不同特征,并结合双谱滤波、中值滤波的特点,在小波城内对高频子带进行双谱滤波,去除图像中的高斯噪声,然后进行中值滤波,去除图像中的椒盐噪声.高斯噪声的双谱为零,能够彻底的去除高斯噪声.该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节.其滤波效果优于传统的图像去噪方法.     

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。     

图像去噪滤波方法的对比研究

去噪是图像预处理的关键,线性滤波器和非线性滤波器都可以对图像进行滤波操作。选取线性滤波器中的高斯滤波与非线性滤波器中的中值滤波和引导滤波对被椒盐噪声和高斯噪声污染的双排线束图像进行去噪操作,通过主观视觉观测和客观指标两个方面来衡量3种滤波方法的去噪效果并进行对比研究。结果表明:中值滤波去椒盐噪声的效果最好;引导滤波去高斯噪声的效果最好;当同时存在椒盐、高斯混合噪声时,中值滤波和引导滤波都能收获较好的滤波效果,但是引导滤波处理后的输出图像与原始图像的结构相似性更高。     

基于图像邻域特性的高斯噪声去噪

针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法.首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪.经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果.     

一种加权中值滤波算法在医学磁共振图像去噪中的应用

为了更好地去除医学磁共振图像(MRI)中的高密度椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种加权中值滤波算法.该算法的核心思想是利用改良的有限阈值策略对滤波窗口的每个像素点的灰度值与计算该像素点所得的相应权值之积进行求和,然后将运算结果作为滤波窗口中心点的输出值.利用该算法对含有高密度椒盐噪声和高斯噪声的医学MRI进行去噪仿真实验表明,该算法对高密度椒盐噪声和高斯噪声的抑制力显著优于单纯的中值算法和均值算法,且去噪后的图像具有良好的细节保真度和清晰度.     

一种去除文本图像椒盐噪声的方法

针对文本图像在获取、处理和传输过程中产生的椒盐噪声,提出一种去除文本图像椒盐噪声的方法.该方法首先标记噪声点,然后采用Otsu阈值分割法将信号点分为文字与背景两类,最后对邻域内信号点进行扩散处理去除噪声.实验结果表明,相比传统的去噪算法,该方法能够减少笔画断裂和伪笔画的产生.     

结构相似性灰关联在强噪声图像增强中的应用

为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法．该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量．实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理．     

基于局部保边函数的低信噪比图像去噪

传统的去噪算法要求含噪图像信噪比较高,并且去噪后图像边缘及纹理信息受到不同程度地损失。本文针对传统算法的不足,提出了基于局部保边函数的低信噪比图像去噪算法,首先对低信噪比图像运用自适应中值滤波器减少椒盐噪声对图像的影响同时保留图像边缘和纹理等细节信息;其次分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系,设计图像局部保边映射函数,最后利用Poly-Ribière-Polak(PRP)算法求出目标函数的最值进而实现低信噪比图像的去噪处理,去除高斯噪声和残余的椒盐噪声。 与传统算法相比,本文去噪效果较好,尤其是对PSNR为5.4db的低信噪比图像去噪后图像PSNR 达到24.3dB。     

基于卡尔曼滤波的红外图像增强算法

针对红外图像中的非均匀性噪声的去除问题,提出基于卡尔曼滤波的红外图像去噪及增强算法.在Bayesian MAP框架下分析卡尔曼滤波器对去噪问题的适用性.由于成像电路内部温度上升和参数的细微变化,每个像元的固定模式噪声（FPN）在帧间缓慢变化.基于此点,建立暗帧的噪声模型.将卡尔曼滤波器作用于红外暗帧序列,估计出暗帧中每个像元的FPN水平.引入噪声影响因子（NIF）来评估FPN噪声对像元输出信号的影响.根据NIF自适应地选取每个像元的FPN噪声权重.实际带噪图像减去加权FPN噪声,即得到增强图像.将该算法应用于实拍红外图像,用平均灰度梯度（GMG）评估算法的性能.在目标区域,GMG下降了5.1%,说明算法在去噪的同时很好地保留了目标的边缘.而在平滑区域,GMG下降了85.5%.结果表明,该算法在去除非均匀性噪声,提高图像的对比度方面,取得较好的效果.     

改进算法在混合噪声STM图像滤波中的应用

基于小波变换的高斯混合模型小波去噪方法能有效滤除高斯白噪声,中值滤波法能较好滤除脉冲噪声并保留图像边缘及细节信息。将两种方法结合起来,并采用Matlab语言进行仿真,然后对含有高斯脉冲混合噪声的STM(扫描隧道显微镜)图像进行去噪处理。实验结果表明,这种混合去噪方法能有效去除STM图像中的高斯白噪声和脉冲噪声并保留图像的边缘及细节信息,能得到更好的STM图像,其效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

1—AGO灰关联分析模型

对灰关联分析中关联系数以及关联度加以改进,给出了1—AGO关联系数以及1—AGO关联度,讨论了它们的有关性质,并建立了1—AGO灰关联分析模型,使之更具有合理性和科学性.     

建筑施工企业技术经济指标的关联度分析

本文根据建筑施工企业生产受随机因素影响较多的特点,应用灰色系统理论,在企业的众多技术经济指标中,找出影响企业经济效益的主要指标。本文解决了两个问题:一、从宏观上建筑施工企业在生产技术和经营管理中,定量地抓住待解决的关键问题及其关联序;二、传统的分析方法工作量大,且用线性分析难以处理。同时,更重要的是所得结论有时会出现量化结果与定性分析结论不符的矛盾。本文中的关联度分析方法,简单易行,而且层次清楚。     

灰关联系数的分布特征

对灰关联系数分布特征的分析，得出关联系数在分布区间上的变化与Ｐ，ａ呈反比、与（ｂ－ａ）值呈正比，关联系数曲线在接近ｂ值时曲线变化较慢，而在接近ａ值时相对变化较快等特征，并在此基础上提出关联序变化与Δｋ在［ａ，ｂ］区间上分布结构有关。并提出灰关联系数保序的另一计算公式。     

关于灰色系统理论的若干问题

灰色系统理论为系统分析和模拟提出了一系列新的概念、思路和方法，为系统的研究开辟了一条新途径。本文首先阐述了灰色系统理论的主要特色接着探讨以绝对值关联度为基础的现行关联度分析的存在问题及原因，提出用变化率关联度代替绝对值关联度，以克服其缺陷。算例表明这样处理使关联分析概念更明确、计算更简单、结论更合理。最后讨论了灰色模型的适用条件，指出其局限性。     

基于灰色关联分析的人机系统可靠性评价

在人机系统可靠性评价中,评价因素众多且具有不同属性。为使评价结果尽可能多地体现这些属性,且避免多指标权重难以确切分配这一弊端,文章在灰色关联分析法的基础上,将可靠性标准的各级别视为区间的概念,同时对分辨系数ρ的取值进行了探讨以避免随意性;然后,按隶属度最大原则确定人机系统可靠性评价等级。实例分析表明,该方法层次分明,简便实用,对人机系统可靠性评价具有较好的适用性。     

一种新的自适应边缘保持滤波算法

在进行图像去噪时,为解决兼顾降低噪声和保留细节的难题,提出了一种新的自适应边缘保持滤波算法——区域灰度值最小方差的均值滤波算法．算法在图像去噪过程中利用邻域区间中各像素点之间的相互关联性,在8个方向上对像素点进行处理,具有较强的相关性和自适应性．利用该算法对随机噪声和椒盐噪声进行仿真去噪试验,结果表明,与已有的去噪算法相比,所提算法在去除噪声的同时较好地保持了图像的边缘、细节信息．     

水文相关回归方程的灰色择优

根据灰色系统理论关联度分析的基本原理，给出了一种回归方程最优选择的定量综合评判法，并以水文相关分析的实例进行了验证．     

水电工程环境影响评价的灰色关联分析方法

本文基于灰色关联分析途径,发展了一种新的环境影响评价方法,并以湖南东江水电工程为实例说明了该方法的简洁性、可靠性和合理性。     

氨荒酸盐类缓蚀剂抑制碳钢在酸中腐蚀的灰关联分析

灰关联分析可以利用较少的数据和简单的数学处理 ,揭示出复杂系统中的相互关系。运用灰关联分析方法研究了氨荒酸盐系列缓蚀剂的结构与缓蚀性能间的相互关系。结果表明 :最低未占据分子轨道 (LUMO)是影响其缓蚀性能的主要因素     

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.