一种改进的快速中值滤波算法

对多种中值滤波算法的去噪效果和耗时进行了研究,提出一种改进的快速中值滤波算法。先采用二分法删除第一列数据,插入窗口第三列数据来求得中值,接着对该像素点进行噪声的确定,然后根据判断结果进行中值滤波处理。此算法将中值滤波算法的排序比较次数降低了一半,使得滤波的速度提高了3．5倍;同时减少了图像细节信息的丢失,提高了中值滤波算法的信噪比。     

中值滤波的一种快速算法

本文提出一种中值滤波的快速算法，在中值滤波过程中，本算法除了第一个中值要用排序算法求得，以后的中值可通过对排序得到的有序序列运用对分查找算法和内插操作得到，本算法可在现有的中值滤波算法基础上进一步提高运算效率。     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法，它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素类分成两组，当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进行了求出其中值，避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量。     

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。     

基于迭代中值滤波的自适应两级排序滤波算法

针对图像去噪时往往会改变未受噪声污染像素的灰度值的问题，提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波算法．该算法采用两级滤波，并在两级滤波之间通过自适应算法确定未受噪声污染但在第一级滤波中被滤除的像素，以保持这些像素的原灰度值不变，保护了图像的真实性；同时在第一级滤波时采用迭代中值滤波，使滤波效果更佳．实验结果表明，所提出的滤波算法的效果优于现有的滤波算法，尤其是噪声密度超过0．3时，该算法的优势更加明显．     

快速中值滤波算法及其改进

本文首先引入了中值及中值滤波的概念，阐述了中值滤波非线性信号处理技术的原理及其重要应用。然后根据文献[1]提出的快速中值滤波算法思想，编制TPASCAL语言程序，并对窗口移动路线等进行了进一步的改进。改进后的程序在以IBM PC／XT为主机的数字图象处理系统上实现，结果表明，运行速度比传统中值滤波算法提高三倍多。     

基于迭代中值滤波的自适应两级排序滤波算法

针对图像去噪时往往会改变未受噪声污染像素的灰度值的问题,提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波算法.该算法采用两级滤波,并在两级滤波之间通过自适应算法确定未受噪声污染但在第一级滤波中被滤除的像素,以保持这些像素的原灰度值不变,保护了图像的真实性;同时在第一级滤波时采用迭代中值滤波,使滤波效果更佳.实验结果表明,所提出的滤波算法的效果优于现有的滤波算法,尤其是噪声密度超过0.3时,该算法的优势更加明显.     

一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

基于均值查找的快速中值滤波算法

针对传统中值滤波算法时间复杂度高、运行速度慢,难以满足大型图像数据实时处理的问题,提出了一种快速中值滤波算法,将确定中值元素的过程由排序运算转换为基于均值对集合的二分查找,算法不依赖于滤波窗口的形状以及相邻窗口的相关信息,有效提高了中值滤波的执行效率,使传统中值滤波算法的时间复杂度由O(nln n)下降至O(n).实验中,该算法应用于大型图像序列的滤波处理,其运算速度提高到传统中值滤波算法的3倍以上,并且算法运行时间仅随滤波窗口大小线性增长,可以满足大尺度滤波窗口对大型图像数据实时处理的需求,具有显著的实际应用价值.     

比较编码的中值滤波快速算法及FPGA实现

为了解决传统中值滤波算法不能满足图像预处理系统实时性要求的问题,提出了一种基于比较编码的图像中值滤波快速算法,并运用VerilogHDL硬件描述语言在Xilinx公司的FPGA上进行了设计实现和功能仿真实验．实验结果表明该算法完成图像3×3窗口的中值查找运算需要6个时钟周期,16次数值比较,远高于其他算法的处理效率,非常适合应用于对实时性要求严苛的图像预处理系统．     

一种有效的自适应中值滤波器

通过介绍一种易于实现的自适应权重中值滤波器(AWMF).该滤波器能根据局部图象的统计特征,调整中值滤波器的权重值,从而能在取得最大滤波效果的同时,还能很好地保持图象的细部特征.通过与均值滤波、中值滤波的对比实验,自适应权重中值滤波器表现出良好的滤波特性,而且它在抑制噪声的同时,较大限度地保持住图象的边沿特征.     

中值滤波技术在快速阴影恢复算法中的应用

基于中值滤波技术，对TSAI提出的阴影恢复算法（SFS）进行了改进。对原来算法叠代求得的高度值进行二维中值滤波，大大减少了达到同样的光滑系数所需的叠代求解次数。在分析中值滤波模版选择对滤波结果影响的基础上，提出了一种采用递减模版进行多次滤波的方法，对实际含噪图片的重建结果验证了改进算法在提高耐噪性和改善表面光滑程度方面的有效性。结果表明，采用递减模版进行多次滤波可以更好的改进重建表面的光滑性和准确性，采用改进算法可以明显减少叠代次数。     

改进的自适应中值滤波算法及其应用

针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.     

基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法

在对图像中噪声模型分析的基础上,提出了一种基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法.通过对剩余脉冲的检测,自适应地改变滤波器窗口尺寸,从而有效地滤除密度较大的脉冲干扰,同时较好地保留图像的细节.对实际图像的测试结果表明,所提出算法的输出结果优于标准中值滤波器.     

针对脉冲噪声的双窗口自适应中值滤波方法

针对中值滤波效果随滤波窗口大小和噪声密度而显著变化的不足,提出了将噪声检测和噪声滤除窗口相分离的方法,采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的策略、自适应脉冲噪声滤除策略以提高图象滤波性能。实验表明,该方法在噪声检测的准确性和噪声滤除的有效性方面均有极大提高,并且对不同密度的椒盐噪声都具有很好的滤波性能。     

中值滤波技术在快速阴影恢复算法中的应用

基于中值滤波技术,对TSAI提出的阴影恢复算法(SFS)进行了改进.对原来算法叠代求得的高度值进行二维中值滤波,大大减少了达到同样的光滑系数所需的叠代求解次数.在分析中值滤波模版选择对滤波结果影响的基础上,提出了一种采用递减模版进行多次滤波的方法, 对实际含噪图片的重建结果验证了改进算法在提高耐噪性和改善表面光滑程度方面的有效性.结果表明,采用递减模版进行多次滤波可以更好的改进重建表面的光滑性和准确性,采用改进算法可以明显减少叠代次数.