基于×字形窗口的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波方法在去除脉冲噪声的同时会损失部分图像细节,且运行速度也不能很好地满足实时性要求。在此对Matlab工具箱中的中值滤波算法进行改进,提出一种基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法。该方法具有根据3×3的×字形窗口中噪声点个数自适应调整滤波窗口大小及根据矩阵的对称性及基本的逻辑运算实现×字形窗口的特点。实验结果表明,与传统的方形窗口中值滤波算法相比,该方法在有效去除椒盐噪声和脉冲噪声的同时,较好地保持了图像细节,缩短了运行时间。     

基于灰色关联度的图像混合噪声的自适应滤波算法

利用中值滤波和灰色关联度的特点,提出基于中值滤波和灰色关联度相结合的混合噪声图像滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的中值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到结果.实验结果表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效去除含有高斯噪声和脉冲噪声的图像噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的去噪效果和清晰度.     

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了...     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法北大核心

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法。该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作。以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声。实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整.     

一种新的图像去噪混合滤波方法

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和模糊加权均值滤波的混合滤波方法.该方法首先进行噪声检测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模糊加权均值滤波算法,而对受脉冲噪声污染的像素则采用改进的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.     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对传统自适应中值滤波算法的不足,文中提出了一种改进的自适应中值滤波方法,以有效的去除图像中的高密度脉冲噪声。第一,对于噪声点的检测,首先利用极大值和极小值的数量差找出可疑的噪声点,再利用邻域像素的相似性判断可疑点是否为噪声点。第二,对于滤波中值的计算,先把滤波窗口内具有相同灰度值的极值点压缩到一个,然后再计算中值。实验结果表明,该算法的滤波效果优于传统自适应中值滤波,且具有较好的稳定性。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法

提出了一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法.该算法首先采用中值滤波进行预处理以去除脉冲噪声,然后对图像进行二维小波分解得到高频和低频子图像.根据各高频子图像噪声分布特征,分别设计出新的结构元素进行形态学滤波,随后定义一种新型阂值判别函数对高频和低频子图像分别设定不同调节参数,以进一步滤除残余噪声.最后进行小波系数重构.仿真结果表明,该算法去噪效果明显优于其他几种算法,从而表明该算法是一种较为有效的图像混合噪声滤除方法.     

一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波算法

为了有效滤除图像中大量存在的脉冲噪声,提出了一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波方法。首先在对Shearlet变换进行深入分析的基础上,给出了Shearlet分解和重构基本步骤;然后实现对含噪图像进行多尺度Shearlet变换,对获得多个尺度下的分解系数采用从噪声检测、噪声滤波等环节改进的自适应中值滤波算法(IAMF)进行噪声抑制;最后实现滤波后分解系数重构。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)以及Shearlet变换域阈值法进行比较,实验结果表明,该滤波算法滤波性能较好。     

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

针对电子倍增CCD（EMCCD）图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。     

脉冲噪声图像的中-均值滤波算法

由于在图像信息的获取和传输过程中,图像常常受到不同程度的脉冲噪声污染。为了有效地去除高浓度脉冲噪声,提出了一种基于中－均值滤波器的噪声去除算法。该方法根据脉冲噪声特点,设定一个简单的噪声检测算子,根据噪声检测结果设定自适应滤波窗口,同时根据噪声密度选择中值和均值滤波器。为了更加有效地保留图像的原有信息,对非噪声点不做滤波处理。仿真结果表明,所提出的中－均值滤波方法不仅能有效地去除高浓度的脉冲噪声,而且能很好地保留图像的原有信息,并具有较短的滤波处理时间。     

基于神经网络噪声检测的自适应中值滤波器

针对椒盐噪声污染图像的滤波问题,提出了一种基于前馈神经网络的噪声检测器。基于这种噪声检测方法,采用自适应中值滤波算法,依据像素点的不同属性采用不同的滤波策略。实验结果表明,该算法在有效去除椒盐噪声的同时更好地保留了图像的边缘和细节,是一种有效的图像去噪方法。     

红外图像的自适应混合双边滤波算法

针对红外图像中的混合噪声,提出了一种自适应混合双边滤波算法。首先对双边滤波原理进行了分析,提出不能滤除强高斯噪声和脉冲噪声是由于双边滤波引入灰度域权值而带来的固有不足,因此根据双边滤波算法的特点设置了一种像素间的相似度,并以该相似度为基础将双边滤波不能滤除的强噪声点进行了标记,仅对红外图像中标记出的强噪声点进行中值滤波以减少图像模糊,对普通噪声点采用灰度方差自适应双边滤波以保留更多边缘特征。自适应混合双边滤波能够有效滤除红外图像中的高斯噪声、脉冲噪声以及由其组成的混合噪声,同时在滤波过程中并不降低双边滤波保留红外图像边缘特征的性能。仿真实验结果表明,与传统双边滤波、改进的双边滤波以及各项异性扩散-中值滤波算法相比,该算法无论是滤除红外图像的混合噪声还是保留边缘特征都较为优越。     

基于人眼视觉特性的自适应中值滤波算法

为了在滤除图像椒盐噪声的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于人眼视觉特性(HVS)的自适应中值滤波算法.该方法首先采用基于HVS的噪声敏感系数作为阈值来确定噪声点,然后自适应调整滤波窗口大小,采用迭代中值滤波对噪声点进行滤波.该算法与标准中值(SM)滤波及其它改进中值滤波算法相比,具有更好的滤波性能.     

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法.首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值.对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高.     

一种用于消除红外图像噪声的自适应加权滤波算法

针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。     

一种新型的中值滤波改进算法

针对传统中值滤波算法难以去除图像中高密度噪声的问题,本文提出了一种新型的改进中值滤波算法。该算法在保证其灰度值不变的前提下,对图像中的信号点和噪声点进行标识后进行噪声处理。仿真实验结果表明,相比于传统中值滤波、均值滤波,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,具有更佳的视觉效果。     

航拍图像噪声分析及滤除方法研究

对航拍图像所含噪声进行了分析,针对航拍图像主要舍有高斯白噪声和脉冲噪声的特点,根据后续数据处理需要,提出一种基于四阶偏微分方程（PDE）去噪模型与改进的自适应中值滤波相结合的混合去噪方法。首先使用改进的中值滤波去除脉冲噪声,然后利用四阶偏微分方程的各向异性及边界滞留特性进行图像滤波。实验表明,该方法在去除噪声和保持边界的同时,还能避免产生阶梯效应,比单独采用其中一种方法的去噪效果更为显著,鲁棒性更强。     

一种基于两阶段的脉冲噪声滤除算法

本文提出了一种基于两阶段的脉冲噪声滤除方法.在算法的第一阶段,提出利用列队排序检测器(ROD)来检测图像中所有可能的脉冲噪声点.在第二阶段,对所有的噪声候选点进行自适应中值滤波,滤波窗口的尺寸大小是根据噪声密度自适应调整的.该算法能对图像的边界以及非噪声点进行保护.实验表明,本文算法在滤除脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节,尤其是在噪声密度非常大的情况下.     

一种改进的自适应分数阶积分图像去噪算法

为了改善图像去噪的效果,提出一种基于分数阶积分和中值滤波的改进自适应图像去噪算法,首先利用自适应中值滤波算法(Ranked-order Based Adaptive Median Filter,RAMF)中的噪声判别条件来检测噪声点,然后利用"噪声边缘"判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测,同时根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次,最后将检测出的噪声点进行自适应的分数阶积分滤波去噪。与传统的分数阶积分去噪算法相比,该自适应算法有效地保留了被错误误去除的图像边缘点,并且实现了分数阶积分的阶次自适应化,在去除噪声的同时很好地保留了图像的边缘及纹理细节信息。