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     

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。     

彩色图像迭代滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素（即信号像素）保持其值不变。传统的矢量滤波算法（矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波）加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波

定义了一种更接近实际噪声情况的随机值脉冲噪声模型,针对随机值脉冲噪声的滤除提出一种自适应控制迭代次数的滤波算法。算法包括噪声检测、噪声滤除、误检像素修正和迭代控制四个步骤,对固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声均能有效滤除。与中值滤波算法进行实验比较,在滤除随机值脉冲噪声时,该算法滤波后图像细节信息保护较好,且滤波过程无需设定迭代参数,自适应性强。     

应用改进的弹簧质点模型进行图像滤波的算法

为了克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失的缺陷,提出一种基于弹簧质点模型检测的迭代中值滤波算法.首先将被检测点作为中心点,其周围8个方向的像素点对该中心点的拉力组成一个平面内的弹簧质点模型,根据弹簧质点模型的稳定条件,即平面汇交力系的平衡原理来检测像素点是否为噪声点;然后通过迭代方法,只用信号点来修改噪声点的像素值.实验结果表明,与传统的滤波算法相比,文中算法可以更有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节.     

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。     

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。     

基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法

针对传统滤波算法细节保护能力不强的缺点,提出一种基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法。在噪声检测阶段排序检测窗口内的像素点,判定极值附近灰度值落在一定范围内的点为噪声点,并生成噪声模版;在噪声滤除阶段提取滤波窗口内信息点并压缩,进一步排除误检。根据不同噪声密度进行不同滤波,并循环迭代直至整个图像中的所有脉冲噪声点被滤除。实验结果表明,该算法具有较好的噪声滤除和细节保护能力,尤其是在高强度噪声条件下效果更明显。     

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。     

Fast averaging peer group filter for the impulsive noise removal in color images

In the paper, a new approach to the impulsive noise removal in color images is presented. The new filtering design is based on the peer group concept, which determines the membership of a central pixel of the filtering window to its local neighborhood, in terms of the number of close pixels. Two pixels are declared as close if their distance in a given color space does not exceed a predefined threshold value. A pixel is treated as not corrupted by the impulsive noise process, if its peer group consists of at least two close pixels, otherwise this pixel is replaced by a weighted average of uncorrupted samples from the local neighborhood. The peer group size assigned to each pixel is used for the averaging operation, so that pixels which have many peers are taken with higher weight. The new filtering design proved to restore efficiently color images corrupted by even strong impulsive noise, while preserving tiny image details. The beneficial property of the proposed filter is its very low computational complexity, which allows its application in real-time image processing tasks.     

基于旋转不变像素相关性的加权中值滤波器

作为一种典型的非线性滤波器,加权中值滤波器可以通过权值系数调整图像的滤波性能。但是在传统加权中值滤波器中,模板内各个像素都对应唯一的权值系数,没有考虑到滤波模板下像素之间的相关性。因此,将权值与模板下两两像素间相关性对应,提出一种新的加权中值滤波模型。同时考虑到图像旋转、翻转情况下滤波的稳定性,进行对称性设计,降低权值模型复杂度,采用差分进化算法对权值进行寻优。对不同滤波器进行权值寻优实验可以看出,基于旋转不变像素相关性的权值模型具有更好的收敛性;灰度图像和彩色图像脉冲噪声的滤波实验结果表明,其在抑制图像噪声,细节和边缘保护以及彩色图像的色调保持方面,优于传统加权中值滤波算法。     

A robust neuro-fuzzy network approach to impulse noise filtering for color images

Based on an integration of a simple impulse detector and a robust neuro-fuzzy (RNF) network, an effective impulse noise filter for color images is presented. It consists of two modes of operation, namely, training and testing (filtering). During training, the impulse detector is used to locate the noisy pixels in the color images for optimizing the RNF network. During testing, if a pixel is detected as a corrupted one according to the impulse detector, the trained RNF network will be triggered to output a new pixel to replace it. The proposed impulse noise filter is distinguished by two properties. The first is the use of a simple impulse detector, which is efficient and yet effective in detecting the noisy pixels in color images. The other is the use of a novel membership function in the design of the adaptive RNF network, making the network robust to impulse noise. As demonstrated by the experimental results, the proposed filter not only has the abilities of noise attenuation and details preservation but also possesses desirable robustness and adaptive capabilities. It outperforms other conventional multichannel filters.     

Improved bilateral filter for suppressing mixed noise in color images

It is a challenging problem to suppress mixed noise in color images. The traditional bilateral filter can excellently reduce additive noise without destroying image edges and details, but it fails to remove impulsive noise. This paper presents an improved bilateral filtering method, which can simultaneously suppress both impulsive and additive noise. The proposed solution first introduces a new weighting function to the bilateral filtering mechanism, which is experimentally more effective than the traditional Gaussian kernel. Then, either the current pixel or the vector median, instead of always the current pixel itself, is chosen as the base to take part in the bilateral filtering action, which is determined by whether the current pixel is a possible impulse or not. The experimental results show that the proposed solution can simultaneously remove impulsive and additive noise while preserving edge structures, and outperforms other vector filtering methods in terms of both objective evaluation and subjectively visual quality.     

基于幅度调制和视觉掩蔽特性的彩色图像水印

提出了一种基于幅度调制的盲检测彩色图像水印算法,为了改善可见性,根据人眼视觉特性（HVS）自适应选择其嵌入位置。水印嵌入是通过修改图像中像素蓝色通道信息来实现的,而水印提取是基于对嵌入水印位置的邻域像素值的线性组合的预测而完成的。在嵌入过程中通过高斯模板来均衡调整嵌入水印后对宿主图像影响的强度。仿真实验证明该文算法不仅具有非常好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何变换、图像增强等攻击具有很好的鲁棒性。     

一种彩色图象的非线性自适应滤波算法

本文提出了一种应用于彩色图象去噪和平滑的非线性自适应滤波算法,该算法应用微分算子确定被处理象素及其领域内的象素点是否为噪声点,在具有视觉统一性的色度空间中对图象进行高斯加权时,不仅去除噪声点的影响,而且应用分类准则,对象素及其领域内的点进行分类,选取同类点参加滤波,该方法有效抑制了噪声点的影响,提高了滤
滤波的视觉效益,实验证明了该算法的有效性。     

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。     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

一种改进型的自适应基本矢量方向滤波器

基本矢量方向滤波器BVDF(Basicvectordirectionalfilter)是保护彩色图像色调的一种经典的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声和色调异常的噪声(vectorswithatypicaldirections),但它没有考虑在滤波器窗口内象素之间的空间距离对滤波效果的影响。根据人类视觉感知,在一个滤波器窗口中,即使二个象素具有相同的颜色值,其中离中心象素较近的象素应当对中心象素影响较大,而距离较远的象素对中心象素影响较小。基于此,论文试图将空间距离对滤波效果的影响量化,提出了一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的基本矢量方向滤波器BVDF,构造出了相应的新的基于空间距离加权的自适应基本矢量方向滤波器。实验表明,新的自适应基本矢量方向滤波器,在抑制脉冲噪声、色调保持、细节或边缘保护方面,胜过传统的基本矢量方向滤波器BVDF。