一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声去噪算法

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法,但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊。基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息。该文在此基础上提出了一种新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据。而在滤除被检测到的噪声点时,采用的是迭代的中值滤波算法。从实验结果中可以看到,与其它中值滤波算法相比,该文的算法在去除脉冲噪声时能取得较好的效果。     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

基于2级噪声检测的改进中值滤波算法

针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足,提出了一种新的改进算法.该算法首先采用2级噪声检测方法对图像中的信号点和噪声点进行标识,然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理,而对信号点则保留其灰度值不变.实验结果表明,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法,该算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果.     

椒盐噪声图像的非局部平均滤波算法

针对非局部平均(NLM)方法对椒盐噪声图像滤波效果较差的问题,通过引入噪声检测结果扩展NLM方法去除图像中椒盐噪声。在噪声检测阶段,利用图像的两个极值Lmin和Lmax把图像像素点分为非噪声点和噪声点。在滤波阶段,非噪声点的灰度值保持不变。对于噪声点,如果以该噪声点为中心的自适应滤波窗口内均为噪声点,则认为该噪声点位于图像自身灰度值为Lmin或Lmax的区域内,使用两个极值的统计结果进行恢复。否则,采用改进的NLM方法滤除噪声。构造联合噪声检测模板避免噪声点对相似权计算的干扰,噪声点的恢复值由非噪声点的灰度值加权平均得到。此外,采用迭代滤波策略对高密度噪声图像噪声点进行恢复。相关去噪实验结果证实了算法去噪的有效性,不足之处是算法的时间复杂度较高。     

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。     

神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法.用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护.仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法.     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

基于局部能量的改进开关中值滤波

针对脉冲噪声感染的图像,借鉴开关滤波的思想,提出了一种新的改进算法。该算法通过分析Max-min噪声检测算子的图像灰度局部极值点的误判缺陷,在极值检测的基础上,增加了由局部能量信息为判别依据的第二级噪声检测过程,实现了对噪声的精确检测。同时,在去除噪声时只利用信号点参与中值滤波,并让噪声点逐步转化为信号点,减少了噪声在邻域的传播。实验表明,该算法对脉冲噪声具有很好的噪声滤除和细节保护能力,与传统中值滤波及其他开关滤波算法相比,该算法具有更优的滤波性能,即使是在噪声密度较高的情况下,也能取得令人满意的效果。     

用于图像处理的加权中值滤波算法

提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法.该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波.计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能.     

一种有效的自适应加权中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想。     

彩色图像迭代滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素（即信号像素）保持其值不变。传统的矢量滤波算法（矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波）加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

图像去噪混合滤波方法

传统均值滤波和中值滤波对高斯型噪声和椒盐型噪声有着不同的滤波特性。实际滤波时，由于图像往往会受到两种不同性质噪声的同时干扰，因此，单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果，为了能同时对两种不同性质的噪声进行滤除，现提出了一种新的混合滤波算法，该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来，然后对受高斯噪声污染的像素采用均值滤波算法，而对受椒盐噪声污染的像素则采用中值滤波算法进行去噪。仿真结果证明，该方法更具有实用性和有效性。     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

Intelligent noise detection and filtering using neuro-fuzzy system

In this paper, we propose a neuro-fuzzy based blind image restoration to remove impulse noise from low as well as highly corrupted images. Main components of the proposed technique include noise detection, histogram estimation and noise filtering process. Proposed technique constructs the fuzzy sets using fuzzy number construction algorithm. These fuzzy sets are used in noise filtering process to remove impulse noise from the noisy pixels using neuro-fuzzy inference system and fuzzy decider. Experimental results are based on global and local error measures, which prove that the proposed technique gives superior results than the present well known impulse noise filtering methods.     

一种基于多尺度噪声检测的图像中值滤波器

介绍了标准中值滤波与有效中值滤波的概念,提出了一种基于自适应多尺度噪声检测的中值滤波器,可用于恢复被椒盐脉冲噪声污染了的图像。滤波器将输入图像像素分为有效信号类、脉冲噪声类和恒定区域类,对各类像素采用不同的方法进行滤波处理。实验结果证明,本文算法的性能比现存的其它许多算法有了显著的提高,而且便于实现。     

基于相关系数模型的新型滤波算法*

针对椒盐噪声滤除问题,提出了一种新的滤波算法：对输入图像进行基于欧氏距离的相关系数建模,利用信号阈值判决区间将像素点分为信号点和噪声点,在相关系数模型下搜索相关性最大的信号点对噪声点进行恢复,信号点不作处理。实验结果表明,该算法对椒盐噪声的消噪性能较其他算法有较大提高。由于对基于窗口的传统操作模式进行了改进,该算法在90%的高密度噪声环境下仍具有较好的滤波性能。