基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。该算法根据噪声点与周围信息的关联程度调整噪声点滤波值,从而更好地处理图像的细节部分。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法

通过充分考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征,提出一种改进的图像自适应K近邻均值滤波算法。该方法首先利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值来确定噪声点,然后根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小与参与滤波的像素数K值,采用自适应K近邻均值滤波对检测出的噪声点进行处理。该算法能有效去除噪声,并较好地保留图像边缘细节,仿真实验结果表明,提出算法比传统中值滤波、均值滤波和K近邻均值滤波算法有更好的去噪能力。     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析结果表明,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于局部特征的正则化滤波算法

大部针对脉冲噪声的去噪算法主要利用预设的全局阀值来对含噪图像进行恢复,因此对图像局部边缘和细节的恢复能力较差。对此,本文提出一种基于图像边缘特征的正则化滤波算法。算法首先通过反映图像边缘细节的局部统计量建立自适应阀值,用以进行脉冲噪声检测,得到噪声候选集合;然后以此为基础,优化保边正则化方法,提升算法性能。仿真实验从定量数值比较和主观视觉比较两个方面表明,本文的算法在噪声密度较高时,仍能提供较好的图像恢复效果,从而为图像的后续研究提供了良好的基础。     

基于城区距离的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波窗口不能自适应扩展以及标准均值滤波易造成图像边缘模糊的缺陷,提出一种基于城区距离的自适应加权均值滤波算法。首先,利用开关滤波思想检测出噪声点;其次,对于每一噪声点,依据城区距离扩展窗口,窗口的大小根据窗口内信号点的个数自适应地调节;最后,将窗口内足够数量信号点的灰度的加权平均值作为噪声点的灰度值,实现对噪声点的有效恢复。实验结果表明,该算法能够有效地滤除椒盐噪声,尤其对噪声密度较大的图像,去噪效果更加显著。     

基于噪声检测的总变分去噪算法

对受高斯和脉冲混合噪声污染的数字图像去噪方法进行了研究,提出了一种基于噪声检测的自适应总变分(TV)去噪算法。提出的改进算法采用两步迭代框架实现:脉冲噪点检测和全变分图像恢复。第一步中,考虑到脉冲噪声污染的像素点不包含原图像有效信息,采用一种局部统计值,即邻域像素间的随机绝对差排序值(ROAD)估计出噪点的位置;第二步中,采用L2-TV方法进行去噪处理,并对上述过程进行迭代处理,得到去噪图像。在噪点估计过程中引入脉冲噪点水平参数,这样处理的优势在于可更准确地检测出脉冲噪点;而L2-TV去噪方法可很好地去除高斯噪声,两者结合有效地解决了TV算法存在误判图像脉冲噪声为边缘而产生假边缘的问题。与现有典型去噪方法的比较实验表明,该迭代去噪算法,即TV-ROAD算法,既能够去除混合噪声,又可以保留图像细节特征。     

基于Canny算子的边缘切线扩散医学超声图像去噪

医学超声图像的细节特征在临床诊断中具有重要的意义.针对于传统的PM算法以及各种改进型各向异性去噪方法(Catte_PM、SRAD、CENCD等)存在边缘中的噪声点未作处理,多次迭代产生虚假边缘等缺点,通过分析具有代表性的Catte_PM各向异性模型,提出了一种结合自适应Canny算子,沿图像边缘切线方向扩散的去噪方法.该算法首先通过改进的Canny算子将图像范围分为边缘区和非边缘区;其次改进现有的扩散方法,使扩散方向只沿图像边缘切线方向进行;最后对非边缘区域采用有限次(三次)的各向同性滤波.实验结果表明,该方法能够有效地解决滤波和图像细节保护这一矛盾问题,使得图像质量有较明显的改善.     

基于权值的中值和均值混合去噪算法

针对均值去噪算法对图像边缘定位带来困难,中值去噪算法对一些点、线、细节较多的图像去噪效果往往不理想等诸多问题,为了得到更好的去噪图像,并为后继的边缘定位等处理打下良好的基础,提出了基于权值的中值和均值混合滤波方法,该方法能在类椒盐噪声密度较大时较好的去除大量类椒盐噪声,同时较好的保留图像的边缘信息,并提高图像的信噪比.实验证明,该方法去噪性能明显优于中值滤波和均值滤波,并且算法简单,适合于高速在线检测系统.     

基于粗集的图像混合噪声滤波算法

实际应用中图像常受到不同类型噪声的同时干扰,为解决混合噪声图像的去噪问题,提出了一种基于粗集的图像滤波算法.该算法将粗集理论应用到图像滤波中,利用粗集理论的等价关系分离出不同噪声点及非噪声点,根据图像被污染的情况,选取不同的去噪策略对噪声进行滤除.实验结果表明,该算法在抑制混合噪声时性能优于传统中值滤波、均值滤波等方法,同时也能较好地保护细节信息.     

基于PCNN的脉冲噪声滤波算法

鉴于噪声点和边缘点具有相似性,传统中值滤波、均值滤波很难对其进行区分,容易造成图像细节丢失。本文通过分析总结脉冲噪声的特点及脉冲耦合神经网络(PCNN)的工作机理,提出了一种基于PCNN的脉冲噪声滤波算法。首先利用PC-NN的脉冲传播特性检测出原始图像的噪声点和边缘点,然后利用噪声点和边缘点不同特点对其进行判断区分,若为噪声点进行中值滤波,边缘点则不做处理。实验结果表明该方法不但能有效的去除图像中的脉冲噪声,而且能很好的保护图像细节信息且提高了去噪后图像的峰值信噪比。     

改进的自适应加权中值滤波算法

在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明：改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比（ PSNR）、均值平方误差（MAE）、均值绝对误差（MSE）显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。     

基于决策分析的高椒盐噪声轮胎痕迹图像滤波方法

决策分析能准确判断出噪声像素与信号像素,均值滤波能较好平滑噪声,而自适应中值滤波能较好地保持原始图像的细节及边缘。为了恢复被高密度椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像,提出三者相结合的新算法。该算法结合三者的优点,与传统中值滤波器、自适应中值滤波器等非线性滤波器相比,能得到更好的图像质量。实验表明,算法能有效消除灰度轮胎痕迹图像中的高密度椒盐噪声和彩色轮胎痕迹图像中的中低密度椒盐噪声,较好地保护了图像的细节及边缘信息。     

基于Mallat-Zhong离散小波变换小波的超声图像各向异性扩散抑噪方法

针对传统各向异性扩散方法在超声图像散斑噪声抑制中存在的噪声抑制不充分与边缘特征保持不足的问题,提出一种基于Mallat-Zhong离散小波变换(MZ-DWT)小波的散斑噪声抑制方法。该方法将MZ-DWT小波分析与期望值最大化(EM)算法作为图像中均匀区域与边缘区域的鉴别因子,使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速度,从而达到充分抑制噪声和保护边缘的目的。实验结果表明,所提方法在有效抑制散斑噪声的同时,更好地保持了图像细节信息,其性能优于传统各向异性扩散方法。     

一种改进的边缘保持类滤波方法

西戈玛滤波是一种边缘保持类滤波方法,传统的西戈玛滤波在去除噪声的同时,虽然在一定程度上保持了图像的边缘,但是对于图像的弱边缘,还存在一定的问题。结合梯度倒数加权平均的思想,提出西戈玛＋梯度倒数滤波方法,对于图像的非噪声点,采用梯度倒数加权平均进行灰度值的计算,在去除噪声的同时,更能够保持图像的边缘细节。实验结果表明,该西戈玛＋梯度倒数滤波方法具有较好的边缘保持效果。     

CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法

为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声,提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声：散粒,固有和输出噪声的噪声特性,建立CCD扫描噪声模型,根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明,该算法具有较好的信噪分离能力,在充分抑制噪声的同时,很好地保持了边缘,提高对比度,视觉效果良好。     

一种基于脉冲噪声检测的图像去噪方法

针对标准中值滤波在去除强噪声时存在的不足,提出一种改进的去噪方法.该方法通过多尺度窗口对图像脉冲噪声进行检测,其中判断噪声点的阈值可由图像中不同区域的灰度值自适应地调整,然后根据检测结果进行选择性滤波.该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节,尤其在强噪声情况下的效果更为明显.最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性.     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

改进的自适应中值滤波

均值滤波能较好的平滑图像的噪声,自适应中值滤波能较好的保存原始图像的细节和边缘。为了恢复被高密度脉冲噪声污染的图像,提出了改进的自适应中值滤波算法,新算法结合了均值滤波和自适应中值滤波两者的优点。实验结果表明,该算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,并较好地保留原始图像细节和边缘。     

Mathematical-morphology-based edge detectors for detection of thin edges in low-contrast regions

A new edge detector based on mathematical morphology to preserve thin edge features in low-contrast regions as well as other apparent edges is proposed. A quad-decomposition edge enhancement process, a thresholding process, and a mask-based noise filtering process were developed and used to enhance thin edge features, extract edge points and filter out some meaningless noise points, respectively. Moreover, five bipolar oriented edge masks were also designed to remove most of the incorrectly detected edge features. Many experiments were conducted to evaluate and compare the performance of the proposed algorithm and several conventional ones. Pratt's figure of merit achieved by the proposed algorithm was as high as 92.5. The comprehensive experimental results show that the proposed algorithm is capable of preserving thin edge details successfully in low-contrast regions and is robust against noise.     

基于图像局部纹理方向概率统计模型的非线性滤波算法

为了更有效地利用图像的局部特征恢复被噪声感染的图像,基于图像局部纹理方向概率统计模型,提出一种针对混合噪声的非线性滤波算法。算法利用Radon变换对图像进行主纹理方向分析,得到图像的局部纹理方向概率密度分布,然后基于概率统计模型,借助中心像素的若干邻近像素对中心像素进行估计,得到中心像素点的灰度值。此算法充分利用了图像的局部特征,既具有良好的去噪能力,又兼顾了对图像细节的保持特性。在处理同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像时,算法效果明显优于其他滤波算法。