基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

基于量子理论的图像中值滤波

在传统图像中值滤波算法中,固定排序窗和无条件中值运算会影响算法的降噪能力。为此,提出一种改进的图像中值滤波算法。借鉴量子理论提出数字图像的伪量子化表示形式,应用量子哈达玛变换引入自适应机制,使排序窗口的大小和形状能根据其移动位置的图像局部特征自适应地变化,并引入有条件中值运算保留图像细节。仿真结果表明,与传统中值滤波和递归中值滤波算法相比,该算法在保留图像细节的同时,具有更强的降噪能力,且噪声强度对滤波效果的影响较小。     

改进中值滤波方法的图像预处理技术

图像实时处理系统日益发展,这无疑对FPGA的广泛应用提供了良好的平台。针对在某些领域传统的中值滤波算法无法快速有效的对采集到的图像进行处理,采用改进中值滤波利用FPGA运行速度快、内部程序并行运行等优点,设计出具有高实时性、高灵活性的图像预处理系统。通过中值滤波算法特点运用Verilog硬件描述语言进行代码编写,并在Quartus II、Modelsim进行实现仿真,最后与MATLAB中值滤波仿真图及多级中值滤波进行对比,得出利用FPGA处理改进中值滤波不但能够顺利对图像进行中值滤波,而且具有运算速度快、低能耗的特点。     

基于遗传算法的自适应中值-开闭滤波器

提出了一种新的中值-开闭滤波器结构，并以此为基础设计了自适应中值-开闭滤波器。该滤波器由一个中值-开闭滤波器和学习优化模块组成。在学习优化子模块中，应用遗传算法，通过对含噪声的图像样本进行学习，使得该滤波器的结构能根据待滤波的输入图像自动地调整以获得最优的滤波效果。计算机仿真实验表明该滤波器具有非常好的噪声滤除能力和滤波效果。     

基于中值滤波的多尺度快速图像融合算法

针对传统图像融合时间较慢,融合后图像纹理不清晰的缺点,提出了一种基于中值滤波的多尺度快速图像融合算法。首先通过中值滤波快速将图像分解为基层和细节层,再通过权值融合的方法将不同源的细节层和基层融合,获得融合图像。实验表明,该方法具有较好的刻画纹理能力和较少的运算时间。     

自适应距离加权的中值滤波算法

根据空间距离与人类心理感觉的关系,提出一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的中值滤波器,构造出一种基于空间距离加权的自适应中值滤波器.实验结果表明,本文的中值滤波器与传统的中值滤波器及其它典型的改进型中值滤波器相比,在抑制脉冲噪声、保护图像细节或边缘方面,具有更好的性能和效果.     

滤波器组实现SAR图像中主要道路提取

合成孔径雷达(SAR)图像中道路目标自动提取既是当前遥感技术应用中的热点又是急待解决的难点.着眼SAR图像中道路目标的自动提取,在分析SAR图像特征的基础上,绕开常见的利用边缘检测算子提取图像中道路线段的作法,通过适当选择滤波窗口在去噪的同时尽量保持道路边缘,再通过二次二维方向性滤波、去枝滤波准确高效地提取了SAR图像中的道路目标.实验证明该方法在提取SAR图像中主要道路目标时几乎不需要调整参数,人工干预少,自动化程度高.     

基于中值滤波算法滤波器的FPGA 实现

通过分析3＊3窗口滤波的数学模型,以FPGA为平台,使用VHDL硬件描述语言设计,实现中值滤波图像处理算法。在设计过程中,通过改进的中值滤波算法和优化结构,在合理利用硬件资源的基础上,有效地运用算法内在的并行性,同时采用流水线结构优化改进算法,提高了处理速度。     

基于斜率的自适应中值滤波算法

针对图像中椒盐噪声点的准确检测与去除问题,提出一种基于斜率的自适应中值滤波算法。该算法首先用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用于待检测图像的每一个像素,若当前像素的灰度值为其邻域内所有像素灰度值的极值,判断此点为准噪声点;再利用像素灰度值序列中两段子序列斜率的差值及模板区域内像素灰度值的均值自适应地判断准噪声点是否为真正的噪声点;最后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。与标准中值滤波方法相比,该方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明,该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。     

基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.     

图像引导滤波的局部多尺度Retinex算法

Retinex算法是一种用于消除由光照变化给图像所带来的负面影响的图像增强算法。该算法的求解通常需要基于入射分量分段光滑的假设,利用正则化的方法迭代求解,计算效率低。文中基于一项最近提出的研究——"图像引导滤波",提出一种非迭代的Retinex算法框架。基于反射分量也满足分段光滑的假设,采用两次图像引导滤波克服了图像噪声所带来的影响。然后在基于小波变换域图像融合策略的基础上,提出基于图像引导滤波的多尺度Retinex算法,实现图像细节增强与颜色保真之间的平衡。实验结果表明,与各种算法相比,该算法在克服噪声、细节增强和颜色保真方面能够取得更好的效果。     

一种实用的图像滤波算法

在分析经典中值滤波算法基础上,提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法.给出了其基本原理与实现过程,并与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能.     

基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架

针对染色体图像的人工分割耗时费力且当前自动分割方法精度不佳的问题,基于改进的Mask R-CNN提出了一种染色体图像分割框架——Mask Oriented R-CNN,引入方向信息对染色体图像进行实例分割。首先,新增有向包围框回归分支,以预测紧实包围框并获取方向信息;然后,提出新的交并比（IoU）度量——角度加权交并比（AwIoU）,从而结合方向信息与边的关系以改进冗余包围框的判据;最后,实现有向卷积通路结构,通过拷贝掩模分支通路并依据实例的方向信息选择训练路径来减少掩模预测中的干扰。实验结果表明,相较于基准模型Mask R-CNN,Mask Oriented R-CNN在IoU阈值为0.5时的平均精度均值指标提升了10.22个百分点,IoU阈值为0.5~0.95时的平均指标提升了4.91个百分点。研究结果显示,Mask Oriented R-CNN框架相较于基准模型取得了更好的染色体图像分割结果,有助于实现染色体图像自动分割。     

基于二值指纹图像的Gabor滤波增强算法

在指纹预处理过程中,Gabor滤波器对于图像的平滑和分割具有十分显著的效果。但是Gabor滤波器对纹线方向和频率十分敏感,通过处理灰度图像得到的二值图像存在着严重的特征点丢失和变化问题。采用相位差分二值化方法,使二值化过程不依赖Gabor滤波。提出了在二值图像上利用Gabor滤波器增强的方法,保留了Gabor滤波器连接纹线断线和滤除图像中噪声的优点,避免了Gabor滤波器对频率的敏感性问题,有效地提高了指纹特征的保持度。     

基于改进卡尔曼滤波的盲图像恢复

为了解决在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）的问题,需要使用图像恢复技术进行图像重建。针对未知点扩散函数(PSF)的盲图像恢复,首先利用倒频谱的方法估计模糊图像的点扩散函数,然后再利用改进的卡尔曼滤波方法对图像进行恢复。倒频谱方法是将模糊图像分成反映原图像信息和反映模糊系统信息的两部分相加的形式,通过分析两者的关系估计出模糊图像的PSF。改进卡尔曼滤波器在估计过程中考虑了系统的模型误差,使其对模型误差具有一定的鲁棒性。通过Matlab进行了数字仿真实验,实验结果表明利用所提出的方法可以有效地减小PSF估计不准确对图像恢复的影响,与传统卡尔曼滤波相比恢复效果较好。     

基于特征提取的SAR图像滤波算法

针对SAR图像所包含的地物目标比较复杂的特点,提出一种新的SAR图像滤波算法.该算法利用Contourlet变换能保持边界.结合特征提取可以获得区域目标点特征的特点,利用自适应阈值的方法对SAR图像进行滤波.与传统Lee滤波和保持边缘特征滤波算法进行比较,实验表明新的算法不仅提高了图像的质量.其量化指标也得到了提高.作为该算法的应用.利用变换域内低频图像和子带图像的融合规则对L和C两个波段的SAR图像进行去噪融合,可以看出该算法的去噪效果.     

改进的侧抑制网络图像增强算法研究

侧抑制网络具有突出图像边缘和轮廓、增强反差的作用,但是抗噪声性能差。为了既能增强图像,又具有较好抗噪性能,提出一种基于侧抑制网络和自适应滤波相结合的图像预处理算法,不仅突出了图像的轮廓,而且能根据图像的局部均值和方差以及噪声方差的不同,自适应地改变模型的参数来消除噪声。仿真结果表明,与传统的图像处理方法相比较,该方法在增强图像的同时能有效地消除噪声,具有较好的视觉效果。     

一种改进重采样的粒子滤波算法

针对粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种改进重采样的粒子滤波算法。按照局部重采样算法对粒子进行分类,中等权值的粒子保持不变,大、小两种权值的粒子采用Thompson-Taylor算法进行随机线性组合产生新粒子。实验结果表明,该算法能在降低计算复杂度的同时不丧失粒子多样性,提高了滤波性能。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.