几种中值滤波在海底小目标声呐图像增强中的应用

阐述了传统中值滤波、基于粗糙集理论的中值滤波、排序自适应中值滤波（Rank-ordered AdaptiveMedian Filtering,RAMF）和多级中值滤波等几种中值滤波算法,并考察了它们在抑制海底小目标声呐图像噪声中的应用。实验结果表明,传统中值滤波抑制噪声的能力较强,但保边能力较差;而基于粗糙集理论的中值...     

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.     

几种典型数字图像中值滤波算法的对比分析

中值滤波方法是图像去除噪声的重要方法之一,广泛应用于数字图像处理中。本文为了更好地检验滤波方法的效果,在图像中添加随机和椒盐两种常见噪声,对多级中值滤波、开关中值滤波和极值中值滤波算法进行仿真,以峰值信噪比和归一化均方差（NMSE）作为客观评价标准,对几种典型中值滤波算法进行了对比分析。结果表明,中值滤波既可以去除图像中的噪声又能保护图像的边缘和轮廓。     

基于点检测的脉冲噪声中值滤波算法

提出了一种基于噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过灰度变化率设置阈值判别脉冲噪声点,并将脉冲噪声点信息记录到与图像对应的噪声记录数组中.滤波过程中,根据噪声记录数组的信息,剔除噪声点周围的其它噪声点的灰度信息,使噪声点的灰度值得到较好的还原.该算法与标准中值滤波算法相比,能在滤出脉冲噪声的同时,较好地保留图像的细节信息.     

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.     

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。     

图像非线性滤波技术的研究

中值滤波是图像处理中常用的一种非线性滤波方法,该方法能够在有效地去除噪声的同时保持图像的边缘细节,解决了多数线性滤波在去噪的同时模糊图像这一缺点,能获得较好的图像复原效果。适当设计的加权中值滤波能更好地保护图像的细节信息,调节滤波模板参数可以获得理想的滤波效果。另外,中值滤波可以有效抑制脉冲干扰。本文讨论了中值滤波和加权中值滤波,并给出了相应的实验结果和结论。     

独立分量分析在PET图像去噪处理中的应用

独立分量分析（independent component analysis,ICA）是基于信号高阶统计量的盲源分离方法.提出将这种算法与中值滤波和小波滤波相结合应用于正电子发射计算机断层扫描（Positron Emission Tomography,PET）图像的去噪处理中,并与中值滤波和小波滤波进行对比分析.仿真实验证明了本文算法相较于中值滤波和小波滤波在PET图像处理中取得了更好的效果.     

一种基于梯度的图像滤波算法

滤除图像的噪声有很多方法,普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想,且易使图像变得模糊;而中值滤波滤除噪声效果较好,但易使图像的细节信息丢失.文章提出了一种基于梯度的滤波算法,该算法对含有噪声的图像取3×3领域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、图像边缘、图像内部信息点分别处理.实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

一种适于FPGA实现的中值滤波及软硬件协同仿真

针对中值滤波处理图像时存在的缺陷,提出了一种基于简单椒盐噪声滤波算法的极值中值滤波算法,通过对256×256×8 bits的Lena图像和Link for ModelSim仿真验证了该算法的处理效果.结果表明,该算法能很好地滤除椒盐噪声和保护图像细节,易在FPGA上实现,提高了图像的处理速度.另外,为了加快系统的功能验证,在系统仿真中使用Link for ModelSim组件,打破了软硬件间的屏蔽,节省了仿真时间.