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针对中值滤波导致部分图像细节损失和均值滤波出现模糊现象,设计了一种适用于椒盐和高斯混合噪声的自适应滤波算法.该算法先用最小邻域的均值和阈值判断噪声类型,然后使用加权中值滤波处理椒盐噪声,再利用拉普拉斯算子和相应阈值判断图像边缘细节,最后对高斯噪声进行加权均值滤波.实验仿真结果表明,从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波降噪,自适应滤波算法对图像的还原效果更好,图像细节保存较好,模糊程度相对较弱,图像更清晰.通过对比峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE),对混合噪声进行处理时,滤波算法的PSNR和MSE值优于中值和均值滤波,有效还原了噪声图像.整个算法是在最小邻域空间进行,易于实现,对混合噪声的处理效果较好,为图像处理的系统集成化设计提供了技术支持. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(20)
介绍了图像去噪流程,研究了图像椒盐噪声处理中的两种算法,均值滤波算法和中值滤波算法,详细阐述了两种算法的基本原理和实现方法,在Matlab环境下利用两种算法对图像进行去噪处理,并对去噪结果进行比较、分析,实验结果表明两种算法都能有效滤除图像中的椒盐噪声,中值滤波算法在保护图像细节方面要优于均值滤波算法。 相似文献
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一种改进的中值滤波算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
去除图像中的椒盐噪声是图像处理中的一个重要问题。传统的中值滤波算法,对所有的像素点采用相同的处理,使图像的细节变得模糊,同时降低了效率。本文针对这个问题,在多级中值滤波的基础上,提出了基于噪声点检测的多级中值滤波算法。通过Matlab仿真研究表明,该算法可以有效去除图像的椒盐噪声,并能更好的保护图像细节,同时具有很高的效率。 相似文献
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现有的图像椒盐噪声滤除算法缺乏对小于滤波窗口的图像细节与边缘信息的保护能力,本文提出了一种基于二次噪声检测和细节保护规则函数的图像椒盐噪声滤波算法,算法将滤噪过程分为两个阶段:噪声检测和噪声恢复阶段.在噪声检测过程中,用自适应中值原理对图像中的噪声点进行初步检测,然后通过局部模糊隶属度函数对检测出的噪声点进行二次判断,有效提高了噪声检测的准确度.在噪声恢复阶段,利用细节保护规则函数与1数据逼近的凸面代价函数来恢复噪声点.为了充分利用图像局部特征,该算法自适应地选择噪声点周围的象素点利用细节规则保护函数得到输出值,当图像噪声点的凸面代价函数值达到最小时,噪声图像得到最佳恢复.实验结果表明,本文提出的滤波算法针对椒盐噪声具有很好的细节保护与噪声滤除能力,特别是在噪声感染率高(70%以上)的情况下,算法性能优于现有的其它算法. 相似文献
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基于红外图像成像的机理和热像仪工作方式,红外图像往往混有大量随机噪声,而这些都是造成红外图像和视频质量下降的重要原因。中值滤波是一种常用的非线性的滤波方式,对于图像降噪有很好的效果。中值滤波器的处理窗口大小需要提前设定且在处理过程中不能改变。噪声密度越大需要处理窗口越大,但也导致图像的细节相应越模糊。综合窗口大小对降噪能力和细节处理能力的影响,文中对传统的中值滤波器算法进行改进。实验表明,在中值滤波器去除噪声的过程中,随着窗口图像噪声分布情况动态调整窗口大小,能够做到既尽可能去除噪声,又尽可能保持图片的细节,使图像处理整体效果得到提升。 相似文献
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基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了... 相似文献
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针对太赫兹图像分辨率差,噪声严重和信噪比低等不足,提出了一种基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像降噪算法。算法利用中值滤波滤除太赫兹图像的强噪声点,再利用自适应流形高维滤波去除图像中的大部分噪声,最后通过基于拉普拉斯高斯算子的边缘增强对二次滤波后的结果图像进行图像增强。实验结果表明,该算法对于太赫兹图像有良好的降噪效果,在滤除图像中噪声的同时,图像的边缘和细节部分也得到了较好的保留。 相似文献
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Dong‐Ho Lee 《ETRI Journal》2012,34(4):564-571
This paper presents an algorithm for removing high‐density impulsive noise that generates some serious distortions in edge regions of an image. Although many works have been presented to reduce edge distortions, these existing methods cannot sufficiently restore distorted edges in images with large amounts of impulsive noise. To solve this problem, this paper proposes a method using connected lines extracted from a binarized image, which segments an image into uniform and edge regions. For uniform regions, the existing simple adaptive median filter is applied to remove impulsive noise, and, for edge regions, a prediction filter and a line‐weighted median filter using the connected lines are proposed. Simulation results show that the proposed method provides much better performance in restoring distorted edges than existing methods provide. When noise content is more than 20 percent, existing algorithms result in severe edge distortions, while the proposed algorithm can reconstruct edge regions similar to those of the original image. 相似文献
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Noise adaptive soft-switching median filter 总被引:49,自引:0,他引:49
How-Lung Eng Kai-Kuang Ma 《IEEE transactions on image processing》2001,10(2):242-251
Existing state-of-the-art switching-based median filters are commonly found to be nonadaptive to noise density variations and prone to misclassifying pixel characteristics at high noise density interference. This reveals the critical need of having a sophisticated switching scheme and an adaptive weighted median filter. We propose a novel switching-based median filter with incorporation of fuzzy-set concept, called the noise adaptive soft-switching median (NASM) filter, to achieve much improved filtering performance in terms of effectiveness in removing impulse noise while preserving signal details and robustness in combating noise density variations. The proposed NASM filter consists of two stages. A soft-switching noise-detection scheme is developed to classify each pixel to be uncorrupted pixel, isolated impulse noise, nonisolated impulse noise or image object's edge pixel. "No filtering" (or identity filter), standard median (SM) filter or our developed fuzzy weighted median (FWM) filter will then be employed according to the respective characteristic type identified. Experimental results show that our NASM filter impressively outperforms other techniques by achieving fairly close performance to that of ideal-switching median filter across a wide range of noise densities, ranging from 10% to 70% 相似文献
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为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题,本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法,本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理,在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息;再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景,去除云层;最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性,本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置,信噪比增益达到10倍以上,排除噪声以及云层的干扰作用较强,具有一定的自适应性。 相似文献