不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题,研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法,以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声,将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法,利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理,消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像,利用Canny算子进行图像梯度计算,并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值,通过跟踪边缘像素点,完成遥感图像边缘检测。测试结果表明,该算法可最大限度上还原实际遥感图像,准确检测图像边缘信息,提升遥感图像配准、识别的精度。     

基于自适应中值滤波的逆半调算法

针对误差分散半调图像,提出了一种基于自适应中值滤波的逆半调算法。该算法是在传统低通滤波逆半调算法基础上进行改进,先用一个大小为11×11、方差为1.3的高斯低通滤波器对半调图像A进行平滑处理,利用自适应中值滤波器得到图像B,在平滑非脉冲噪声的同时试图保留细节;然后通过带通滤波器得到图像B的边缘,并对边缘进行去噪增强处理,得到边缘图像F;最后把处理后的边缘图像F以一定的增益倍数与图像B进行线性相加,得到最终逆半调图像。试验结果表明,该算法在进行图像平滑的同时有效地保留了图像细节,处理后的图像的峰值信噪比比传统低通滤波方法高,图像的信息熵也有了提高。     

基于阿尔法均值算法和马氏距离的图像自适应滤波

针对数字图像容易感染噪声的问题,提出一种基于阿尔法均值滤波算法和马氏距离的图像自适应滤波算法。该算法充分结合了阿尔法均值滤波器的优点和马氏距离的特性,首先利用阿尔法均值滤波器确定参考序列,然后计算参考序列与滤波窗口内比较序列之间的马氏距离,并根据距离的大小确定滤波窗口内各像素点的权系数,最后将加权结果作为滤波输出。实验结果表明:该算法对受到高斯噪声、椒盐噪声以及混合噪声感染的图像具有较好的滤波效果,同时可以较好地保持原始图像的细节信息。     

一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法

针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应以及迭代时间长,本文提出了一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少了滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法的效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。     

基于各向异性高斯滤波器的改进引导滤波算法

针对传统引导滤波中矩形均值加权窗口会引入过多干扰,导致图像边缘两侧模糊以及产生光晕伪影的不足,提出一种基于各向异性高斯滤波器的改进引导滤波算法。将各向异性高斯滤波器融入传统引导滤波算法,利用其较强的边缘分辨力更准确地识别图像的边缘结构。同时,对窗口内的像素信息进行各向异性加权,使其具有更强的边缘保持性。实验结果表明,改进算法比传统引导滤波算法精细边缘的保持性更好,并在图像平滑、图像增强和图像亮度调整等图像处理应用中的处理结果更优,在有效保留图像边缘结构的同时减少了边缘伪影和边缘模糊。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于降采样块匹配的数字视频3D降噪算法

针对数字视频图像的高斯白噪声,提出了一种基于降采样块匹配的3D降噪算法.该算法先进行边缘检测并分块噪声估计,根据噪声强度设置阈值,然后利用图像的自相似特征,对搜索块内部像素降采样,再进行块匹配运算以降低算法复杂度.在自适应阈值筛选阶段,对选出的刚体运动块和非刚体运动块分别统一进行处理,对刚体运动区域进行时域加权滤波,对非刚体运动区域用改进的双边滤波器进行系数自适应滤波,减少了单独对每个块进行处理所产生的块效应,对细节处理更好.仿真结果表明,该算法能明显改善图像主观质量,提高信噪比.     

一种基于逆Bilateral滤波的边缘提取方法

为了增强图像中边缘的响应,进而获得具有鲁棒性的边缘提取算法,提出了一种逆Bilateral滤波的图像预处理方法,将图像中的边缘很好地显现出来,在此基础上添加策略进行边缘提取.Bilateral滤波器能够进行边缘保持,鉴于其在低频和高频的良好响应,给出新的含义,构造逆Bilateral滤波器进行边缘增强处理,然后在梯度模图像上,采用自适应阈值获得和非最大抑制策略,提取图像中的边缘.实验证明,逆向思维的应用能够提高光照不一致的条件下的边缘提取效果,以及增强对噪声的低敏感性。     

一种改进的Log边缘检测算法

在分析传统Log边缘检测原理的基础上,针对高斯滤波器尺度因子的选取,引入高斯滤波空间尺度因子计算方法,提出了一种自适应的多尺度Log边缘检测算法,克服了传统Log算法的不足.实验结果表明,改进后的Log算法能有效抑制噪声,并能准确检测图像边缘信息.     

基于小波变换的人体图像自适应滤波处理

根据人体图像的特点，采用中值滤波器与小波滤波器相结合对人体图像进行了自适应滤波．实验结果表明，采用自适应滤波器对人体图像滤波后，不但滤波效果较传统滤波得以提高，而且对人体图像边缘也有良好的保护作用，提高了人体图像的信噪比，改善了图像质量，并为人体图像去噪提供了一种新方法．     

基于像素类型的彩色图像局部自适应滤波

针对彩色图像的细节丰富和边界明显特点,提出了基于像素类型的局部自适应滤波方法。该方法首先检测彩色图像的边界点,再按照设定参数选择自动选择局部灰度平稳区,然后根据选定领域范围内像素的统计特性来判断中心像素的类型。结合邻域大小和像素类型,设计了不同的滤波模板。该方法不需人为选定待滤波区域,对噪声适应性强,且运算时间短,效果明显。     

一种新的自适应边缘保持滤波算法

在进行图像去噪时,为解决兼顾降低噪声和保留细节的难题,提出了一种新的自适应边缘保持滤波算法——区域灰度值最小方差的均值滤波算法．算法在图像去噪过程中利用邻域区间中各像素点之间的相互关联性,在8个方向上对像素点进行处理,具有较强的相关性和自适应性．利用该算法对随机噪声和椒盐噪声进行仿真去噪试验,结果表明,与已有的去噪算法相比,所提算法在去除噪声的同时较好地保持了图像的边缘、细节信息．     

用分形理论增强红外图像的方法

红外图像边缘模糊不利于人眼观察,为了改善红外图像的视觉效果,提高红外图像的可视度,采用分形布朗理论对红外图像进行增强.由分形布朗随机场的性质可知,图像的小区域范围满足自相似性,但区域的边界处的规律性被打破,因此边界的H值发生奇异,红外图像灰度表面粗糙度即被描述出来.首先计算图像每个像素的分形参数,根据人眼的视觉敏感特征把图像的像素进行分类,分为平滑点和边缘点,然后对各个像素分别加权增强.试验结果表明,增强图像突出了目标的轮廓,获得良好的视觉效果.由于该方法充分考虑视觉特性,可以解决红外图像边缘模糊可视性差的问题.     

基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法

提出了一种适用于医学灰度图像处理的平滑滤波方法 .选择八个方向性掩模和一个无方向掩模 ,建立起图像像素与掩模的隶属度映射关系 .利用最大隶属度原理判断该像素隶属于哪一个掩模 ,而后用所求得的掩模对此像素进行平滑滤波 .经实验仿真证实 ,该方法既能有效地滤除医学图像中的噪声 ,又能很好地保持图像的边缘 ,处理速度也比较快     

基于中值滤波与边缘插值的视频去隔行算法

针对去隔行图像质量下降问题,该文提出了基于中值滤波与边缘插值的视频去隔行算法,利用改进的运动检测算法精确地检测出象素的运动状态,分别对静止象素采用场复制,运动象素采用三点中值滤波以及不确定运动状态象素采用改进的基于边缘的行平均算法.仿真结果表明该文算法有效提高了去隔行的性能,重建图像质量佳,且其峰值信噪比和结构相似度都...     

自适应Canny算子边缘检测技术

采用Canny算子进行边缘检测时,梯度图像需要进行模非极大值抑制,然后求取双阈值提取边缘,但目前双阈值的求取无法避免人工设定的影响,试验表明,针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,提出基于梯度幅度直方图和类内方差最小化自适应的确定高低阈值的方法,可针对不同的图像,实现双阈值的自适应提取,不需要人为设定任何参数,采用模糊控制技术提取边缘像素,实验结果证明了该算法的有效性.     

基于像素点分类和颜色分割的树型滤波立体匹配

针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误,提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先,在计算初始匹配代价时,按照稳定度将像素点分类;其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树,并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像;利用颜色分割图像和像素点分类信息,改进代价树中各边的权值;最后执行树型滤波,并获得稠密的视差图,从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明,该算法相比传统的树型滤波算法,在各区域的精度上都有一定的提升。     

图像局部方向均值边缘检测算法

根据图像边缘形成的光学原理,将图像边缘分为斜坡形边缘和三角形边缘,提出了一种新的基于方向均值的图像边缘检测方法。该方法以图像像素点为中心,沿不同方向将邻域内的像素分割成两个半圆,分别计算出半圆内像素的样本均值及其差值,再根据均值差值最大值和最小值的方向与两种不同边缘之间的关系,设计边缘幅度响应函数,判断边缘类型,计算边缘幅度响应值和方向,结合漏检概率设计了边缘检测评价函数,并利用评价函数分析平滑尺寸与邻域半径之间的关系。实验结果表明,本文算法具有较好的检测精度,在一定程度上抑制了噪声对边缘检测的影响。     

强干扰条件下的星体提取方法

为了解决在强干扰条件下星体提取问题,提出了一种基于边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法,首先用一种边缘检测算法分割星图,然后对像素进行标记,最后利用自适应阈值对星体的目标像素进一步筛选．并对像素标记算法进行改进,改进的算法在标记目标像素时,同时分析与它相邻的像素的连通性,使得属于同一星体的所有像素只分配一个标记值,提高了星图处理的效率．试验结果表明,该处理方法对强干扰噪声具有更好的鲁棒性、且运算速度更快,精度也有所提高．提出的边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法有助于在强干扰条件下分离星体目标和背景,改进的像素标记方法,可以更快地区分不同的星体,便于工程应用．     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。