一种去除文本图像椒盐噪声的方法

针对文本图像在获取、处理和传输过程中产生的椒盐噪声,提出一种去除文本图像椒盐噪声的方法.该方法首先标记噪声点,然后采用Otsu阈值分割法将信号点分为文字与背景两类,最后对邻域内信号点进行扩散处理去除噪声.实验结果表明,相比传统的去噪算法,该方法能够减少笔画断裂和伪笔画的产生.     

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。     

基于小波变换的微光图像中值滤波消噪

为了提高微光图像在目标识别中的可靠性,利用微光图像中所含噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换并仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像.由小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声.结果表明包含在图像中的噪声可以很好地被消除.这种消噪方法克服了中值滤波方法边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分.     

SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.     

基于方向梯度的时域降噪算法及实现

提出基于方向梯度的时域降噪算法,利用运动估计技术,计算相邻图像间的运动矢量.通过计算图像每个像素点方向梯度,将图像所有像素点分为噪声点、边界点和内部点.对噪声点沿运动轨迹方向采用时域加权滤波,对边界点和内部点保持原来的灰度值.采用Matlab软件仿真环境实验结果表明:该降噪算法在去除视频序列噪声的同时也能很好地保护图像的细节.     

一类非线性抛物方程粘性解的存在唯一性及其在图像中的应用

对近年来在图像平滑问题中出现的模型进行了改进,得到一类非线性抛物方程,并系统地证明了该类方程粘性解的存在唯一性,最后用实验验证了这种新模型可以在去除图像噪声的同时,保持边界角点特征.     

一种结合噪声信息识别的改进掩模去噪方法研究

图像去噪是对图像进行进一步处理的基础,结合椒盐噪声信息与传统选择式掩模法提出了一种新的有效方法.该方法根据椒盐噪声的特点,采用噪声检测方法检测出可能是噪声的像素,对这些像素采用加权的选择式掩模法进行处理,而对非疑似噪声像素不做任何处理;在去除图像噪声的同时,可保持图像的细节和清晰度;对去除椒盐噪声效果较好,并且容易实现.给出了不同噪声量的情况下试验的对比图以及不同情况下的峰值信噪比的统计表.实验证明,该方法能得到很好的去噪效果.     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳.     

一种改进的自适应图像增强法

在去除噪声的同时，如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊，这是图像增强技术中的一个难点和关键问题．本文提出了一种自适应图像增强方法，即在对小波变换系数取阈值处理，并结合图像的自身特征对噪声和信号加以区分，通过对调整因子的设置来自适应增强图像边缘的方法．并用该法进行了实验仿真分析，取得了较好的增强效果，在降噪的同时保持了大部分细节及边缘信息．     

图像脉冲噪声消除算法研究

为改善消噪后图像的质量,提出一种在保留图像细节信息的同时,能够消除污染图像脉冲噪声的有效算法．该算法采用模糊噪声检测技术,结合差分绝对值顺序（ROAD）统计量和开关函数构造模糊噪声检测器,采用像素原始值、中值和像素噪声疑似度的线性组合消除噪声．该算法不需预先训练,通过脉冲噪声检测和消除两个步骤即可消除图像脉冲噪声．实验结果表明,该算法在峰值信噪比和视觉效果方面优于其它图像消噪算法．     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种加权中值滤波算法在医学磁共振图像去噪中的应用

为了更好地去除医学磁共振图像(MRI)中的高密度椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种加权中值滤波算法.该算法的核心思想是利用改良的有限阈值策略对滤波窗口的每个像素点的灰度值与计算该像素点所得的相应权值之积进行求和,然后将运算结果作为滤波窗口中心点的输出值.利用该算法对含有高密度椒盐噪声和高斯噪声的医学MRI进行去噪仿真实验表明,该算法对高密度椒盐噪声和高斯噪声的抑制力显著优于单纯的中值算法和均值算法,且去噪后的图像具有良好的细节保真度和清晰度.     

多类型噪声中的独立成分分离算法

该文将一般的噪声独立成分分离算法扩展到多类型噪声混合环境。为了识别观测数据中的多类型噪声成份,利用基于S估计原理的非多项式函数,对观测数据进行投影分析,给出脉冲噪声阈值估计及噪声去除和重构信号方法。此外,结合独立噪声分析算法,提出了一种针对多类型噪声的快速独立成份分离算法。该算法解决了传统噪声ICA在多类型噪声环境,特别是脉冲噪声时的失效性问题,极大地提高了噪声ICA算法的分离性能。仿真分析验证了该方法的有效性。     

一种基于非线性变换的脉冲噪声有源控制算法

由于脉冲噪声的冲击特性,经典的有源噪声控制算法的性能显著降低。针对对称α稳定分布的脉冲噪声,提出了一种基于Sigmoid函数的非线性变换算法,解决了因脉冲噪声幅值过大所引起的稳定性问题,并对该算法的收敛条件进行了分析。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,对于不同的α值,该算法均能取得较好的降噪效果。     

基于卡尔曼滤波的红外图像增强算法

针对红外图像中的非均匀性噪声的去除问题,提出基于卡尔曼滤波的红外图像去噪及增强算法.在Bayesian MAP框架下分析卡尔曼滤波器对去噪问题的适用性.由于成像电路内部温度上升和参数的细微变化,每个像元的固定模式噪声（FPN）在帧间缓慢变化.基于此点,建立暗帧的噪声模型.将卡尔曼滤波器作用于红外暗帧序列,估计出暗帧中每个像元的FPN水平.引入噪声影响因子（NIF）来评估FPN噪声对像元输出信号的影响.根据NIF自适应地选取每个像元的FPN噪声权重.实际带噪图像减去加权FPN噪声,即得到增强图像.将该算法应用于实拍红外图像,用平均灰度梯度（GMG）评估算法的性能.在目标区域,GMG下降了5.1%,说明算法在去噪的同时很好地保留了目标的边缘.而在平滑区域,GMG下降了85.5%.结果表明,该算法在去除非均匀性噪声,提高图像的对比度方面,取得较好的效果.     

坐标测量机定位中的边缘算法

通过分析像素梯度分布,提出基于梯度分布的低阈值调整算法.实验证明,改进后的边缘算法能有效地剔除孤立噪声,增强弱边缘信息,更好地为三坐标测量机提供定位信息.     

一种改进的自适应脉冲对消LMP算法

应用一种改进的最小平均l_p范数算法对有用信号中存在的脉冲噪声进行对消. 这种算法是根据对输入信噪比的估计,在最小平均l_p范数算法的基础上改进的. 为了测量这种算法下脉冲噪声的对消性能,引入了一种新的信号失真的性能测度,叫分数阶信噪比. 在7种不同输入信噪比情况下,对最小平均l_p范数和改进的最小平均l_p范数算法进行了比较,结果表明改进的算法比最小平均l_p范数算法稳定,收敛速度快,性能明显优于最小平均l_p范数.     

Automatic Video Segmentation Algorithm by Background Model and Color Clustering

In order to detect the object in video efficiently, an automatic and real time video segmentation algorithmbased on background model and color clustering is proposed. This algorithm consists of four phases:backgroundrestoration, moving objects extract,moving objects region clustering and post processing. The threshold of thebackground restoration is not given in advanced. It can be gotten automatically.And a new object region cluster     

基于相关权值的图像椒盐噪声自适应窗滤波

为有效滤除图像中椒盐噪声,提出一种基于相关权值的自适应窗滤波算法。算法基于极值检测判断噪声点并仅对噪声点滤波。引入灰度差刻画邻域像素与中心像素的相关性,以此为基础设置像素权值,对中心像素执行加权均值滤波。通过邻域窗口的自适应扩展适应噪声密度变化,并对邻域像素分区域设置权值,从而适应高椒盐噪声的滤除。仿真结果表明,本文算法能够有效滤除图像中的椒盐噪声,尤其在高椒盐噪声下性能表现更佳。