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高噪声率红外图像直方图加权滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
王博 《红外与毫米波学报》2007,26(5):380-385
针对高噪声率红外图像,提出一种基于邻域相关度量的滤波算法(HWF).以图像灰度相关理论为基础,分析了盐椒噪声对红外图像灰度分布和灰度差分布的影响.盐椒噪声改变红外图像灰度直方图的相对幅值,但不改变其基本形状,高噪声率红外图像直方图保留了原始图像的灰度分布信息.定义了邻域相关系数以描述像素作为有效信号点的概率.用邻域相关系数作为滤波处理的强度指数,自适应调整处理窗内各像素在邻域加权滤波算法中的权重.灰度直方图体现了对原始信息的保留,邻域相关系数体现了对有效信号和噪声信号的识别和区别处理.实验表明,对于高噪声率红外图像,HWF算法具有良好去噪效果和细节保持能力. 相似文献
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针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。 相似文献
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提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除算法.将像素值为0或255附近的像素点作为疑似噪声点,其余点为信号点.信号点不做任何处理,以保留更多的图像细节.而对于疑似噪声点,首先用改进的自适应极值中值方法进行噪声检测,并将检测结果记录在一个二值矩阵flag中,其中信号点记为1,噪声点记为0.然后根据图像像素值矩阵与flag的点积进行自适应中值滤波处理.实验结果表明,不仅对真实含噪图像处理有很强的适应性,而且对噪声密度高的图像,能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节.在不同噪声率下均优于标准中值(SMF)滤波法及其一些改进方法,在噪声密度为10%~90%其峰值信噪比(PSNR)平均提高6dB. 相似文献
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重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上. 相似文献
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严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法 总被引:19,自引:2,他引:17
针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类,建立噪声标矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别,并分别采用不同的方法进行滤波,以保留更多的图像细节。结果表明,本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强,尤其是对于噪声高度污染图像的情况。 相似文献
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对磁共振成像图像的去噪声处理是医学图像预处理中的重要环节。为了克服均值滤波算法不能兼顾去噪和保持图像边缘细节的不足,提出了改进邻域平均法。先根据相似者相容的原理得到待像素与各模板的关系,从而判断该像素是否为孤立噪声点。然后对孤立噪声点用灰度相近T邻域平均法进行处理,并对非孤立噪声点采用加权平滑模板进行处理。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,还保留了图像的边缘和细节。 相似文献
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鉴于开关中值滤波在椒盐噪声检测和去除方面的应用合理性,本文分别设计实现了基于信号局部差异性和基于信号方向差异性的椒盐噪声检测算法。这两种算法均属于二级噪声检测方法,且第一级检测手段都是基于灰度范围准则。两种算法的不同点主要体现在第二级检测算法上,前者基于局部差别准则,后者基于方向差别准则。在方法评价部分,首先通过分析和实验确定两种算法的最优参数设置;然后通过对不同噪声密度的测试图像去噪来评价两种算法的去噪效果。结果表明:基于方向差异性的算法比基于局部差异性的算法具有更好的性能,且两种算法的去噪效果都与噪声密度成反比。需要注意的是,这两种算法都容易将图像中的细微边缘或细节像素误判为噪声点,即在噪声的检测过程中,只能避免对图像中主要边缘和轮廓像素的误判,还无法对图像中的细微边缘和细节进行精确判定,这也是开关二级噪声滤波算法今后的主要改进方向。另外,算法效率测试结果表明两种算法具有相似的计算时间,从而验证了两者之间的算法结构相似性。 相似文献
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标准FCM算法仅考虑图像的灰度信息,没有考虑图像的空间信息,所以对噪声比较敏感。考虑到医学图像数据提取中必定包含噪声,因此设计的算法必须对噪声具有鲁棒性。文中算法在KFCM_S2的基础上加入模糊空间信息,利用邻域像素对当前像素作用的先验概率,重新确定当前像素的模糊隶属度,同时进一步地调整距离矩阵。为实现快速聚类,算法的... 相似文献
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为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰。同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰。通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了SAR图像的变化检测。实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了SAR图像变化检测的准确度。 相似文献
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为了在滤除椒盐噪声时更好的保护图像特征信息 ,利用分数阶积分算子、梯度信息和SVM 设计了一种滤波方法 FG-SVM。先设计PCNN噪点检测模型,将检测的噪点及信号点对应位置分别标记为1和0, 生成标记图像;然后根据标 记图像,在噪声图像上对每一个以信号点为中心的5×5区域,用中心 点周围的像素灰度信息、分数阶积分算子及梯度信 息构建训练样本,训练SVM获得去噪模型;再取以噪点为中心的5×5 区域构建测试样本,作为SVM去噪模型的输入来 估计区域中心的灰度值;最后用SVM的估计值取代噪点的灰度值,得到去噪图像。仿真试验 表明,分数阶积分阶次取 1.7时,能获得最好的去噪效果。对含噪 1%的Lena、Pepper及Camer.去噪,FG-SVM 的PSNR比MPCNN分别提高了[4.19,3.64]dB,且去噪图像的边缘细节清晰。 相似文献
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To enhance the segmentation performance and robustness of kernel weighted fuzzy local information C-means (KWFLICM) clustering for image segmentation in the presence of high noise, an improved KWFLICM algorithm aggregating neighborhood membership information is proposed. This algorithm firstly constructs a linear weighted membership function by combining the membership degrees of current pixel and its neighborhood pixels. Then it is normalized to meet the constraint that the sum of membership degree of pixel belonging to different classes is 1. In the end, normalized membership is used to update the clustering centers of KWFLICM algorithm. Experimental results show that the proposed adaptive KWFLICM ( AKWFLICM) algorithm outperforms existing state of the art fuzzy clustering-related segmentation algorithms for image with high noise. 相似文献