图像处理中维纳滤波器的推广与应用

维纳滤波器是一种最简便的降噪方法,而且它在均方误差意义下是最优的。将噪声推广到一般的乘性噪声的情形,利用维纳滤波的基本思想,同样可以得到均方误差意义下的最优滤波,最后通过两个模拟的例子验证了该方法的有效性。     

一种彩色图象的非线性自适应滤波算法

本文提出了一种应用于彩色图象去噪和平滑的非线性自适应滤波算法,该算法应用微分算子确定被处理象素及其领域内的象素点是否为噪声点,在具有视觉统一性的色度空间中对图象进行高斯加权时,不仅去除噪声点的影响,而且应用分类准则,对象素及其领域内的点进行分类,选取同类点参加滤波,该方法有效抑制了噪声点的影响,提高了滤
滤波的视觉效益,实验证明了该算法的有效性。     

Approximate finite-dimensional filtering for polynomial states over polynomial observations

In this article, the mean-square filtering problem for polynomial system states over polynomial observations is studied proceeding from the general expression for the stochastic Ito differentials of the mean-square estimate and the error variance. In contrast to the previously obtained results, this article deals with the general case of nonlinear polynomial states and observations. As a result, the Ito differentials for the mean-square estimate and error variance corresponding to the stated filtering problem are first derived. The procedure for obtaining an approximate closed-form finite-dimensional system of the filtering equations for any polynomial state over observations with any polynomial drift is then established. In the example, the obtained closed-form filter is applied to solve the third-order sensor filtering problem for a quadratic state, assuming a conditionally Gaussian initial condition for the extended third-order state vector. The simulation results show that the designed filter yields a reliable and rapidly converging estimate.     

图像处理中非加性噪声情形下维纳滤波的推广

在图像处理中,噪声问题是经常会遇到的问题。一般情形下都假定噪声是加性的,此时,维纳滤波器是一种最简便的降噪方法,而且它在均方误差意义下是最优的。将噪声推广到非加性的情形,利用维纳滤波的基本思想,同样可以得到均方误差意义下的最优滤波。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息,也不能真实地反映场景的深度信息,因此,提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱,使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱,去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息,由大气散射模型得到场景辐射光即复原图像,并对其进行亮度调整。与其他现有的典型去雾算法相比较,该算法在深度剧烈变化的边缘区域有更好的去雾和增强效果,且时间复杂度为线性。     

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PDEs的图像平滑数值方法

对基于PDEs的图像平滑技术进行了探讨,在对四阶模型u/t=-▽² [c（|▽²u|）▽²u] 解的分析基础上,给出一种求解该模型的数值方法,数值实验结果给出了良好的去噪效果。     

利用偏振滤波的自动图像去雾

针对雾天退化图像提出一种自适应图像复原方法。 该方法基于定义的偏振图像暗通道, 自动提取图像中的天空区域, 由此获得大气光的强度和偏振度; 采用偏振滤波提取大气光强信息, 并基于最小归一化互信息原则对估计的大气光偏振度进行优化; 根据大气光强的变化规律, 对大气光强的分布进行修复; 将大气光强作为加性噪声予以扣除, 并补偿因大气衰减带来的影响, 最终复原得到场景的辐射强度信息。 实验结果表明, 该方法能够有效地改善雾天下图像的退化现象, 提高了图像的清晰度。     

自适应的有效非局部图像滤波

研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。     

An adaptive window mechanism for image smoothing

Image smoothing using adaptive windows whose shapes, sizes, and orientations vary with image structure is described. Window size is increased with decreasing gradient magnitude, and window shape and orientation are adjusted in such a way as to smooth most in the direction of least gradient. Rather than performing smoothing isotropically, smoothing is performed in preferred orientations to preserve region boundaries while reducing random noise within regions. Also, instead of performing smoothing uniformly, smoothing is performed more in homogeneous areas than in detailed areas. The proposed adaptive window mechanism is tested in the context of median, mean, and Gaussian filtering, and experimental results are presented using synthetic and real images and compared with a state-of-the-art method.     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法

提出一种基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法．该方法将滤波窗口内的像素矢量作为模糊神经网络的输入，根据像素间的矢量距离进行模糊化，通过模糊推理实现对各个像素加权求均值，得到中心像素的输出．输入的模糊化和模糊推理参数由神经网络的自学习功能自动调整，实现最优的滤波效果．对样本图像的处理结果表明，该滤波方法对不同类型的噪声均有较好的滤波效果。     

一种盲信号处理中的时域自适应滤波算法

滤波是信号处理中的重要环节,鉴于盲信号处理本身的特点,传统的滤波技术并不适合直接用于盲源分离之中。然而作为分离前的预处理,滤波技术在独立成分分离算法中是必要的。为此,本文结合稳健的数据非线性投影,首次提出盲信号中的自适应滤波方法,与此同时给出了具有自适应特性的阈值判决。在此基础上构造了盲信号中的自适应滤波算法,解决了利用低通和高通滤波处理盲信号所遇到的问题。仿真结果表明,在不破坏数据统计特性的前提下,该方法能有效滤除数据中的野值成分,避免了野值数据对独立成分分离算法性能的影响,为盲信号分离的预处理开辟了一种新的途径。     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

一种实用的图像滤波算法

在分析经典中值滤波算法基础上,提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法.给出了其基本原理与实现过程,并与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能.     

混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法

为了更好地去除纹理图像中的噪声, 提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型; 利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系, 给出了联合双边滤波的图像去噪算法; 最后, 利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指标, 与目前流行的图像去噪方法(包括波原子阈值、双边滤波、高斯尺度混合(GSM), 以及非局部滤波(NLM))进行比较。 实验结果验证了新方法的有效性。     

双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。     

导向滤波优化的单幅去雾算法

针对暗原色先验的单幅去雾算法计算复杂度高,无法满足交通监控系统中实时性需求,且大气光易受白色物体影响,以及天空区域易失真的缺陷和景物边界出现白边现象,提出了基于暗原色改进的快速去雾算法.采用四叉树搜索的算法对大气光进行精确估计,利用最大值滤波后的差值图像估计出天空区域,对透射率进行补偿,利用导向滤波器改进透射率并结合大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:改进算法改善了原算法去雾效果的同时也提高了算法的速度.     

Diffusion filtering in image processing based on wavelet transform

Nonlinear diffusion filtering is a method for images or signals processing based on partial differential equations (PDEs). Its basic idea is to establish a suitable PDE model in the time-space domain and obtain a family of its solutions as the filtered ve…     

向导滤波器的整数FPGA设计结构

对一种单图像向导滤波器的高性能FPGA设计结构进行了分析,发现其中的均值滤波器存在设计缺陷,据此提出了一种向导滤波器的整数FPGA设计结构。通过改变均值滤波器的数据累加顺序,减少了存储资源的使用,同时以整数数据处理方式实现了向导滤波器中方差和变换系数的计算,并且通过参数调整,可以方便地实现不同大小图像的不同尺寸窗口的向导滤波。在Altera公司Cyclone系列FPGA芯片上进行了综合,实验结果表明,向导滤波整数FPGA结构的处理结果与浮点计算四舍五入取整后的结果相比,最大误差不超过1,同时新结构大幅度降低了硬件资源的使用量,有效提升了数据处理速度,使用EP3C40F484C8芯片综合时,能以高达162fps的速度处理1024×1024的图像,能很好地满足各种图像实时处理要求。