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。     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

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.     

一种自适应误差分散逆半调算法

针对误差分散类半调图,提出一种基于Laplacian(L)金字塔的自适应逆半调算法.通过研究半调噪声与误差分散核(半调核)的关系,引入噪声粒度反映不同半调核的影响;采用分治策略,利用L金字塔变换提取含噪高频,采用融合技术将半调噪声转化为易于处理的脉冲噪声,使用维纳滤波器和中值滤波器去噪.实验证明,该算法能自适应选择阈值,具有保图像边缘清晰、时空复杂度较低、峰值信噪比高等特点.     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

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。     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

彩色图像滤波的新方法

提出了用于彩色图像噪声滤除的新矢量滤波器。这些滤波器对于脉冲噪声的滤波效果较好,其中准均值滤波器(1)的性能近似于矢量中值滤波器,其余滤波器在低脉冲噪声情况下的性能则优于矢量中值滤波器。与矢量中值滤波器相比,新滤波器具有算法简单、计算量小且易于硬件实现的特点。     

彩色显微骨髓细胞图像噪声的自适应矢量中值滤波

提出了一种基于彩色图像噪声的自适应矢量中值滤波方法,可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小.首先,检测3×3窗口中矢量中值与其他矢量之间的平均距离,然后根据这个平均距离的大小来判断选择3×3窗口,或5×5窗口,或1×1窗口.当选择1×1窗口时,意味着滤波输出就是原图像的像素值.模拟实验显示,应用自适应矢量中值滤波器能有效地滤除彩色显微骨髓细胞图像的噪声,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要好.     

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。     

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。     

基于2级检测的脉冲噪声滤除算法

以图像结构和噪声的特征分析为基础,提出了一种新的脉冲噪声滤除算法. 算法在噪声检测阶段采用2级开关检测,即先以极值法进行初步检测,然后利用像素邻域的结构信息,并借助设定的阈值识别出该点的性质（信号点或噪声点）. 最后以滤波窗口内像素的灰度排序均值（ROM）替换噪声点的灰度值. 实验表明,本算法在滤除固定值脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷---对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法。该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度。先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块。最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

图像脉冲噪声消除算法研究

为改善消噪后图像的质量,提出一种在保留图像细节信息的同时,能够消除污染图像脉冲噪声的有效算法．该算法采用模糊噪声检测技术,结合差分绝对值顺序（ROAD）统计量和开关函数构造模糊噪声检测器,采用像素原始值、中值和像素噪声疑似度的线性组合消除噪声．该算法不需预先训练,通过脉冲噪声检测和消除两个步骤即可消除图像脉冲噪声．实验结果表明,该算法在峰值信噪比和视觉效果方面优于其它图像消噪算法．     

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。