一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法

论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。     

基于相似性噪声检测的边缘保护滤波算法

为了改善受脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。该算法包括3个阶段,首先,利用像素点之间的相似性来检测图像中受噪声污染的像素点;然后,将滤波窗口分为8个主要方向来确定边缘方向;最后,针对噪声点进行边缘保护滤波。实验结果表明,在噪声污染度较小的情况下,该算法不仅能准确地检测出噪声点,而且更多地保护了噪声图像的边缘部分以及非噪声点,具有良好的滤波效果。     

可抗噪声的Canny改进边缘检测算法

由于图像噪声的存在,传统的边缘检测算法常常无法准确检测到边缘信息.本文分析了噪声条件下边缘信息的几何特征,提出一种基于几何边缘增强技术的边缘检测算法.首先采用Canny算子计算图像的初始边缘信息,然后根据初始边缘信息自动计算阈值排除弱边缘,对剩余边缘计算带方向梯度值进行增强,根据增强边缘信息自动计算双阈值,最后用双阈值方法检测、过滤并连接边缘.该算法提高了边缘检测的准确性,可以高效率地处理噪声和纹理导致的虚假边缘.     

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。     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

一种快速均值滤波算法

针对超声图像的噪声过大、质量很差的问题引入了一种快速均值滤波算法,它能够很好地对大噪声斑点进行抑制,为后续图像分割提供了条件。     

基于Gabor滤波器的图像边缘检测算法

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值.对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大,这一点限制了Canny算子在实际中的应用.针对这一问题,提出了一种基于cabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为地设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷.而且能有效去除图像中的伪边缘.     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于非线性滤波的边缘检测算法*

线性滤波对于边缘检测的去噪处理存在着使边缘模糊、边缘检测定位精度降低的问题。为解决这个问题,分析了两种非线性滤波,即各向异性扩散滤波和双边滤波,分别将两种滤波应用在边缘检测的滤波过程。通过对比实验结果表明：非线性滤波方法可以提高边缘检测的准确率,得到更有效的边缘信息。     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

改进的Canny边缘检测算法

Canny算子是一种含有最优化思想的算子,具有较高的检测精度,所以被广泛地应用;因为它本身对噪声比较敏感,所以需要利用Gauss函数进行去噪。分析了原判断非极大值抑制条件存在的问题,提出了新的判断非极大值抑制的条件,设计了新的梯度检测算子,该梯度检测算子可以有效地抑制噪声。数据分析和实验结果说明了所提算法的有效性。     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

一种改进的均方差协同过滤算法

由于传统基于均方差的协同过滤算法(MSD)计算相似性时仅考虑评分向量间均方差值，导致其推荐性能不理想，针对这个问题，提出融合评分向量间余弦值和均方差值的改进均方差协同过滤算法(Improved MSD， IMSD)。通过在2个Movielens数据集上进行实验表明，IMSD算法较MSD算法的推荐准确度有所提高。更为重要的是，将IMSD算法进行推广应用，也能够取得较好的效果。本文将其应用于改进另外2种算法,即JAC_MSD和AC_MSD算法,并提出了2种相应的JAC_IMSD和AC_IMSD算法，发现算法的推荐准确度都有所提高。在所研究的几种算法中，AC_IMSD算法推荐准确度最优。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

一种改进的Canny边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中的研究热点,Canny算法是其中较为典型的算法。本文分析了传统Canny边缘检测算法的原理,针对传统Canny算法在非极大值抑制和高低阈值选取部分做了一定的改进。将像素的八邻域分为4个象限结合线性插值提高了边缘检测的精度;利用梯度直方图选取高低阈值,提高了算法的自适应性。实验表明该方法提高了Canny算子的边缘定位精度,也使算法具有了一定的自适应性。     

一种改进型Canny边缘检测算法

边缘检测是提取图像特征的首要条件。文章提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先在边缘梯度计算时,将二维滤波模板分解为两个一维滤波模板,实现并行处理,提高运算速度;引入双阈值法则同时保证图像中强边缘点和弱边缘点的提取,并基于非局部最大值抑制原理检测边缘点,大大提高了边缘检测的精度和准确度;最后采用形态学算子实现对检测边缘进行细化处理,实现了单像素级细化边缘提取。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度。     

基于二维局部均值分解的图像边缘检测算法

针对二维局部均值分解(bidimensional local mean decomposition,BLMD)中影响算法速度的两个主要因素:自适应搜索窗口和迭代终止条件,提出了优化方法,并在其基础上提出了一种边缘检测算法。该算法采用Delaunay三角剖分得到局部极值点的理想规则化的三角网格,通过网格划分确定相邻极值点及滑动平均窗口的大小,并提出了一种新的BLMD算法迭代收敛条件,通过对人工合成图像以及自然图像的实验,证实了该优化算法与原算法结果非常接近甚至更优,且大幅度提高了计算速度。对BLMD得到的最高频分量进行直方图均衡,将其结果二值化,通过设定阈值剔除其中不连续的细小边缘,通过形态学将其骨骼化,得到最终提取的边缘。与几种典型边缘检测算子的比较实验表明,新算法可以较好地检测出图像边缘,相对于其他边缘检测算子,对于图像中的纹理等细节边缘有着更佳的检测效果;并且得益于BLMD图像多尺度分析的优势,较好地避免了因光照明暗等低频因素产生的假边缘,提取出的边缘更符合视觉上的主观检测。     

一种改进的形态学梯度边缘检测算法

数学形态学边缘检测器能克服线性边缘检测器的一些缺点,但是存在宽边缘,导致边缘分辨率较低。文章依据宽边缘形成机理,提出了一种从相互垂直方向分割形态学梯度图像,提取截面曲线局部极大值的边缘检测算法;给出了算法实现的详细步骤。实验表明该算法能提高形态学梯度边缘检测器的边缘分辨能力,并且能增强形态学边缘检测器的抗噪性能。