一种新的利用人眼视觉特性去噪方法的研究

提出一种新的利用人眼视觉特性去噪方法,该方法充分考虑利用人眼视觉特性确定噪声点,根据窗口内噪声点个数自适应选择合适的滤波窗口大小,采用B样条函数和中值滤波方法对噪声点进行逐点滤除。论文最后给出模拟实验和分析,结果表明该方法是有效的,既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分,为去除图像中的噪声提供了一种新的方法。     

基于人类视觉的B样条滤波算法

提出了一种基于人类视觉系统的B样条滤波算法,首先根据人类视觉特性确定噪声点,然后根据3×3窗口内噪声点个数自适应调整滤波窗口大小,最后采用B样条函数和中值滤波方法对噪声点进行逐点滤除.该方法既能有效地去除噪声,又能较好地保持图像细节部分.最后给出模拟实验和分析,结果表明该方法是有效的,较标准均值滤波和中值滤波具有更好的滤波性能.     

一种基于中值滤波的图像去噪算法

由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪。针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器。分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比、峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真。     

基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法

通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点,根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理,从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明,该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能,对于噪声污染严重的图像,滤波效果更好。     

一种基于改进的非对称裁剪中值滤波算法

为了在各种噪声密度条件下,都能恢复椒盐噪声污染的图像并能很好地保持图像的细节,提出了一种基于改进的非对称裁剪中值滤波算法清除椒盐噪声.该方法首先对噪声点进行检测,然后基于滑动窗口中噪声点的数目来自适应改变窗口的大小,最后应用一种改进的非对称裁剪中值滤波器计算中值,结果显示该算法各项指标都要优于其它算法.实验结果表明了在各种的噪声密度条件下,该算法能较好地清除椒盐噪声,而且也能较好地保护图像细节,比现存的一些中值滤波算法清除椒盐噪声的效果更加优秀     

一种去椒盐噪声中值滤波的改进算法

根据椒盐噪声所具有的两个特征,提出一种中值滤波的改进算法:将每个像素区分为信号像素或可能的噪声像素;只对可能的噪声像素进行中值滤波处理,而对信号像素不作处理。实验结果表明该算法具有良好的去噪和图像细节保持的能力。     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。     

一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好保护图像细节以及受较严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法。算法采用开关策略,判断N×N窗口内像素点。对于噪声点,先求出以该点为中心的纵横2 N个窗口中每个窗口像素点的中值,再计算出这些中值点的中值,以替换噪声点像素值。对于非噪声点,保持原值不变,从而实现了噪声的去除。仿真结果表明,纵横窗口关联的多级中值滤波算法具有较好的细节保护能力和较强的去噪声能力。     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,已得到了广泛的应用。针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波法具有更优良的滤波性能。     

一种针对椒盐噪声的高速自适应中值滤波算法

大数据量高清视频流在拍摄、传输等过程中可能受到干扰而产生椒盐噪声.由于其具有数据传输速度快的特点,为了确保它的实时性,进一步提高滤波算法的时间效率和计算效率,对现有的自适应中值滤波进行了改进,提出了一种高速自适应中值滤波算法.滤波过程主要分为噪声点检测和噪声去除两个阶段.其中,在噪声点检测阶段,根据椒盐噪声的极值特性,将图像的像素点分为噪声点和信号点;在噪声去除阶段,信号点保持原值,噪声点根据自适应中值进行赋值.实验结果表明,该算法相较于多种中值滤波方法具有很好的滤波作用,以及很大的速度提升.     

An adaptive median filter algorithm based on B-spline function

According to the B-spline convolution mask, first, the contrast sensitiveness (CS) is computed and then is viewed as a noise sensitiveness coeficient (NSC) to adaptively determine a noise-recognized threshold value. Based on the noise density function (NDF) in a 3×3 window, the filtering window size is adaptively adjusted, and then a median filter is used to eliminate the noise-marked pixels. The experiment results show that the proposed algorithm can preserve image detail information well and effectively remove the noises, particularly the impulse noises that is also called salt-and-pepper noises superimposed on the computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) medical images.     

基于混沌优化的自适应中值滤波

提出了用混沌优化的方法进行自适应中值滤波。该滤波是在自适应中值滤波的基础上,将混沌优化与E-中值滤波结合起来输出最佳值。仿真结果表明,这种中值滤波不仅去噪效果较好,而且对噪声污染严重的图像也能很好地保护图像的细节。     

基于局部能量的改进开关中值滤波

针对脉冲噪声感染的图像,借鉴开关滤波的思想,提出了一种新的改进算法。该算法通过分析Max-min噪声检测算子的图像灰度局部极值点的误判缺陷,在极值检测的基础上,增加了由局部能量信息为判别依据的第二级噪声检测过程,实现了对噪声的精确检测。同时,在去除噪声时只利用信号点参与中值滤波,并让噪声点逐步转化为信号点,减少了噪声在邻域的传播。实验表明,该算法对脉冲噪声具有很好的噪声滤除和细节保护能力,与传统中值滤波及其他开关滤波算法相比,该算法具有更优的滤波性能,即使是在噪声密度较高的情况下,也能取得令人满意的效果。     

一种基于人类视觉的自适应均值滤波算法

论文提出了一种基于人类视觉系统的自适应均值滤波算法,首先根据人类视觉特性自适应确定噪声点的阈值,然后滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地去除噪声,又可以较好地保持图像细节部分。论文最后给出模拟实验和分析,结果表明该方法是有效的。     

基于模糊推理的多窗口中央值滤波器设计方法

提出了一种基于模糊推理用于去除图像椒盐噪声的中央值滤波器的新型设计方法,在图像复原处理中,理想的期望是对图像被劣化的部分处理,没有被劣化的部分不作处理,但实际图像处理中处理点是否为噪声点具有模糊性.利用模糊推理对处理点像素多大程度上属于劣质像素进行推定,并且多个模糊滤波器联合使用,处理结果证明对广范围噪声发生率的各种被椒盐噪声劣化的图像复原处理都适用.     

邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。     

等级阈值的彩色图像矢量中值滤波

为消除彩色图像中的脉冲噪声,提出一种新的基于等级阈值的矢量中值滤波器。该滤波器设计了一组随滤波窗口内当前像素排序位置而等级变化的阈值,并根据当前像素与经典矢量滤波器输出的距离差值来判断噪声像素的存在。仿真实验证明,该方法较其他非开关型和开关型矢量中值滤波器能更好保存原图像细节和消除脉冲噪声。     

双阈值开关型矢量中值滤波*

针对彩色图像中脉冲噪声的滤波问题, 分析了经典矢量中值滤波方法的原理和特点,提出了一种新的开关型矢量中值滤波方法。该方法通过中心像素的排序位置和矢量中值滤波与中心像素判的距离判断噪声存在的可能。实验证明,该方法在不同的噪声比例下均优于矢量中值滤波,比较其他开关型滤波方法具有很好的稳定性,能够更好地保持原图的细节。