基于阈值的数字图像去噪的算法研究

提出了一种基于阈值的数字图像去噪算法。该算法根据椒盐噪声的特点,通过设置阈值,当待处理像素点的灰度值与该点周围像素点的均值的差小于阈值时,该像素点不作处理,否则就用该点周围像素点的均值代替该点的值。同时,研究分析了图像去噪最佳阈值与图像的平均值、方差、熵以及复杂度之间的关系,以便为快速寻找最佳阈值提供理论根据。实验仿真表明,与其他去噪算法相比,该算法既能较好地去除噪声,同时不会使图像变得模糊。     

图像去噪算法的研究

主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究,分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果;维纳滤波对高斯噪声有明显的作用,相比中值滤波和均值滤波,维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果,与此同时,维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。     

数字图像自适应去噪算法的FPGA实现

针对数字图像中椒盐噪声的滤除,提出一种适合FPGA实现的自适应去噪算法。在传统算法中加入二次噪声检测,并且在DE2平台上搭建数字图像的椒盐噪声自适应去噪验证平台进行验证。     

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。     

基于PCNN神经网络的图像去噪算法研究

图像噪声的去除一直是图像处理领域的难点,以往介绍的去噪方法主要用于去除二值图像的噪声,不能用于灰度图像的去噪,而且在去噪的同时会引起图像的模糊,为了解决问题,根据PCNN的工作原理和噪声的特点提出了一种改进的基于PGNN的去噪方法.计算机仿真实验结果表明该方法能在有效去除椒盐噪声的同时,很好地保留了图像的细节,防止了图像的模糊,对图像的恢复、图像的识别是十分有益的,但对于严重的高斯噪声,去除效果还不是很理想,该算法有待改进.     

基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法

为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题.针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法.首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最...     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。     

基于Matlab的小波阈值图像去噪方法研究

小波阈值去噪是一种效果较好的变换域图像去噪方法,该文采用Matlab实现了一种典型的小波阈值图像去噪方法,分别设计了函数来进行阈值函数的选取和阈值的计算,并对去噪效果进行了分析。     

基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现

简要介绍了Matlab软件,以及中值滤波和小波变换等图像去噪方法,并用这些方法对指尖图像进行去噪,根据实验结果比较了各去噪方法的优劣。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

基于模糊C-均值和自适应遗传算法的小波域彩色信息隐藏算法

基于人类视觉系统的纹理掩蔽特性,提出一种基于模糊C-均值(FCM)和自适应遗传算法小波域彩色信息隐藏算法。首先对彩色载体图像Y分量实施整数小波变换;然后结合视觉纹理特性,对低频进行FCM聚类分析,将其分成3类:平滑区、纹理区、边缘区,并在不同的区域确定不同的嵌入强度和位置;最后,利用自适应遗传算法对logistic混沌映射的初值进行寻优,使其找到合适的初值,从而使秘密图像对载体图像的影响较小。实验结果表明:该方法不仅具有较好的透明性,而且在嵌入量方面也有很大的提高。     

基于改进的遗传算法的图像恢复

在对图像退化模型和图像恢复的可能性进行分析的基础上,重点介绍采用遗传算法进行图像恢复的原理。针对标准遗传算法进行图像恢复时,存在过早收敛现象,及计算量过大的问题,从整体入手,对遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子进行了改进,并采用VC++6.0编程软件进行实验。实验结果表明,改进后的遗传算法用于图像恢复,不但可以较好地克服过早收敛现象,提高了计算速度,而且恢复出的图像具有良好的效果。     

基于遗传算法的SVM参数组合优化

核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素.实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合.提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基因串和相应遗传算子,能够实现同时对上述三个参数组合的优化.在UCI标准数据库上的实验结果说明了提出方法的有效性.     

基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

一种基于免疫原理的遗传算法

本文提出了一种免疫遗传算法（Ｉｍｍｕｎｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ,简称ＩＧＡ）。免疫遗传算法是根据生物的免疫原理提出的一种改进遗传算法法,该算法主要体现了生物免疫机制中的抗原识别、抗原记忆和抗体的抑制、促进,并结合货郎担（ＴＳＰ）优化问题介绍了具体实现方法,实验结果表明该免疫遗传算法有较好的性能。     

基于异性扩散-中值滤波的超声医学图像去噪方法

针对超声图像存在一种特殊的斑点噪声,使图像边界与细节变得模糊而严重影响图像质量的问题,提出了一种新的去除医学图像斑点噪声的方法,它利用中值滤波和各向异性扩散相结合,不仅可以有效地去除噪声而且很好地保持了边缘、局部细节信息.此外,该方法在扩散过程中,梯度阈值选取的不同对图像结果影响很小,这极大地提高了该算法的健壮性.实验中,通过和各向异性扩散、中值滤波等方法的比较,表明该方法具有良好的去噪效果.     

基于混合核函数支持向量机和遗传算法的人脸识别

提出了一种基于混合核函数支持向量机和遗传算法的识别方法,用于人脸识别。该方法结合了支持向量机的学习性能和遗传算法的寻优性能,与传统的方法相比,具有速度快、误差少、效率高的特点,在实验中能够较精确地对人脸进行识别。     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。     

基于遗传算法的选播路由算法的研究

随着基于IPv6选播应用的研究与发展,选播路由算法已成为选播服务质量的关键.以遗传算法为基础,提出一种改进的交叉、变异遗传操作,在克服传统算法中早熟现象的基础上,加快了收敛速度;同时本算法以延时、带宽和服务器负载作为选择操作的依据.仿真结果显示,该算法能够在合理利用网络资源的同时找到最优解.