基于PGF检测的改进彩色图像滤波方法

针对彩色图像中的噪声污染问题,提出一种改进的开关自适应矢量滤波方法。通过对噪声图像进行同组滤波器检测得到滤波窗口内满足检测条件的噪声像素个数,当满足条件的像素个数较少时,直接对检测出的噪声进行矢量中值滤波,当满足条件的像素个数较多时,采用改进的自适应矢量中值滤波器进行2次检测后再滤波。实验结果表明,该方法能提高噪声检测的准确性,并能更好保护滤波的细节。     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。     

一种新的彩色图像脉冲噪声滤波算法

针对嵌入式机器视觉应用系统对滤波处理算法的实际要求,提出一种改进的彩色图像矢量中值滤波算法。综合应用灰色关联分析方法和矢量中值滤波技术。首先根据灰色关联分析计算图像中各像素矢量之间相似程度来度量像素间的关联程度,即使用像素点间的灰色关联度代替常用的空间距离。其次,利用像素点间的灰色关联程度在算法中增加了噪声检测环节。通过进行对比实验,基于灰色关联分析的彩色图像滤波算法可以快速、有效地滤除图像中的脉冲噪声,对图像中边缘细节的保护效果要好于其他算法,而在计算效率方面更远高于其他算法。     

一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

一种基于脉冲噪声检测的中值滤波方法

提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用中值滤波滤除脉冲噪声的方法。该方法将含有脉冲噪声的子图像样本空间,通过核函数映射成为高维空间中的一个超球体,计算该球体半径R及对应的球心向量a。对于测试样本,比较其到超球体球心的距离d与球体半径R两者之间的关系,若两者差的绝对值小于某一阈值,则不存在噪声,反之存在噪声。采用中值滤波方法,对检测到的噪声点进行滤除。与其他算法相比,提出的算法对噪声的判断更加准确,滤除噪声的方式更加合理,适用的图像范围更加广泛,具有更好的滤波性能。     

一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

基于脉冲耦合神经网络的彩色图像滤波新方法

通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立一个在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型.计算机仿真表明采用基于PCNN的矢量中值滤波法能够有效去除图像中的噪声,并且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性.     

面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

对于要求高保真的彩色手术显微图像,去除采集过程中引入的脉冲噪声是一项非常重要的任务。将自适应矢量中值滤波方法应用于彩色图像去噪,其效果非常理想。该方法可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小。先对图像各区域进行噪声检测,如果为非噪声区域,则不进行滤波;如果为噪声区域,则根据各区域受噪声污染状况自动确定滤波窗口尺寸。实验显示,采用自适应矢量中值滤波能有效滤除彩色显微图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法有明显优势。     

一种针对彩色图像随机值脉冲噪声的矢量滤波方法

为了去除彩色图像随机值脉冲噪声,提出了一种新的矢量滤波方法。该方法对图像的平滑区域和边缘区域的滤波工作分开进行,平滑区域滤波方法将窗口分成多个区域,然后基于矢量中值和平滑区域像素的特征检测出平滑区域的信号,边缘区域的滤波是在已知信号的基础上对非信号进行矢量中值滤波。仿真实验结果表明,该方法能够有效地去除彩色图像的随机值脉冲噪声,尤其当噪声密度较高时,去噪效果明显优于传统的矢量中值滤波。     

用于脉冲噪声图像的交叉视觉皮质模型滤波

脉冲噪声点与其局部周围所在图像像素灰度值之间有很大的差异,导致了交叉视觉皮质模型(ICM)中神经元激发顺序的不同,根据ICM所具有相似神经元同步激发从而产生脉冲输出的特性,对脉冲噪声点进行定位和自适应滤波.结果表明:文中方法处理的受脉冲噪声污染的图像的信噪比较其他非线性滤波器的处理结果提高50%～60%,运算耗时仅为其他非线性滤波器的20%～30%;同时,比其他非线性滤波方案更有效地保持了图像的高频细节信息,给图像的后期处理和识别打下了很好的基础.     

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．     

Image Filter for Removal of Impulse Noise Based on Directional Derivatives

One of the most common image processing tasks involves the removal of noise from images. Noise can be introduced during image capture, during transmission, or during storage. For design purposes, noise sources are frequently approximated by random variables with a known probability distribution. One common noise model corrupts a signal by introducing impulses. And the surface of the image disturbed by impulse noise displays many peaks or vales. According to the characteristic of impulse noise, a novel algor...     

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。     

有效去除图像中脉冲噪声的新型滤波算法

提出一种基于局部极值噪声检测的迭代中值滤波算法．该算法集中了minrnax算法与PSM算法各自的优势，并将两种算法有机地结合起来．经过实验仿真并与其他滤波算法进行比较表明，该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声，尤其是在噪声密度非常大的情况下表现了很好的性能。     

一种新的基于PCNN的图像脉冲噪声滤波算法

为了更好地滤除图像中的脉冲噪声,在分析脉冲耦合神经网络(PCNN)的工作机理的基础上,在PCNN中引入了点火映射图的概念,并提出了一种新的基于PCNN点火映射图的图像脉冲噪声滤波器。该方法首先通过运行PCNN把噪声图像转化为点火映射图,然后利用点火映射图对图像中的脉冲噪声进行定位,最后仅对定位的噪声进行自适应滤波。计算机仿真实验表明,该方法的去噪效果优于传统方法,从而验证了该方法的有效性、合理性。