一种新型自适应中值滤波器在超声医学图像中的应用

在中值滤波器的框架下,专门针对超声医学图像,提出了一种新的自适应中值滤波器,其自适应机制的是在一个子窗口的四个主要方向先分别进行中值滤波,再用原始图像与四个图像的差值产生加权系数,之后进一步用四个图像加权合成新图像。这种滤波方法有较好的细节保护特性和较强的滤噪特性。分析了新滤波器的特性,并给出了质量较好的超声心脏滤波图像。     

基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法

在对图像中噪声模型分析的基础上,提出了一种基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法.通过对剩余脉冲的检测,自适应地改变滤波器窗口尺寸,从而有效地滤除密度较大的脉冲干扰,同时较好地保留图像的细节.对实际图像的测试结果表明,所提出算法的输出结果优于标准中值滤波器.     

彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波

提出了基于噪声像素检测的自适应矢量滤波器的新方法,该法对图像中噪声像素进行检测时,仅对噪声像素进行矢量滤波,而对非噪声像素则保持其原值不变,并可根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。新滤波器能有效地滤除彩色随机脉冲噪声,并保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器、方向一距离滤波器、方向一幅度矢量滤波器等非线性滤波器。     

基于粗集方法改进的图象中值滤波

研究一个基于粗集理论的图象中值滤波方法。首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度，建立粗集等价关系和相应划分集合，然后得到基于粗集方法的图象中值滤波框架，给出了该方法具体实现的实例。该图象值滤波与传统中值滤方法相比较，在有效抑制噪声的同时，能更好地保护边缘信息。     

MATLAB在中值滤波改进算法中的应用

中值滤波是图像处理中比较常用的滤波方法,但是它对窗口和数据点的依赖使它在处理空间密度较大的冲激噪声时受到限制.本文通过MATLAB工具箱对中值滤波算法进行改进,用自适应中值滤波能较好地解决这个问题.     

基于自适应中值滤波的图像去噪技术研究

中值滤波和自适应中值滤波被广泛地应用于消除图像的椒盐噪声。传统中值滤波算法无法根据图像噪声浓度改变窗口尺寸,并且噪声浓度过高时,中值滤波算法基本失效。自适应中值滤波算法可以根据椒盐噪声浓度大小对窗口尺寸进行改变,在高浓度噪声干扰下仍然具有较好的去噪效果。针对椒盐噪声,对中值滤波算法和自适应中值滤波算法去噪结果进行比较。通过仿真实验对图像添加不同浓度的椒盐噪声,并分别使用中值滤波算法和自适应中值滤波算法进行噪声去除,实验结果表明,在去除椒盐噪声方面,自适应中值滤波克服窗口尺寸局限性后,比中值滤波具有更好地去噪效果,能很好地保留图像细节,且它的信噪比、峰值信噪比数值最大,均方误差的值最小。     

自适应加权中值滤波在地震图像中的应用研究

针对中值滤波可以有效抑制随机噪声的特点提出一种新的自适应加权中值滤波算法.该算法可有效分析地震图像噪声分布特点,依据被污染情况确定权值域.实验证明,该算法在提高巾值滤波性能的同时有效地消除了地震图像的噪声,并很好地保持了图像边缘细节,提高了地震图像的信噪比.     

小波域中值滤波器设计的研究

小波阈值去噪方法被广泛地用在信号去噪中,但它主要是针对白噪声或者宽带噪声,对于脉冲噪声就得不到降噪的效果。该文提出了小波域的中值滤波器去噪方法,在Lee的局部滤波器基础上设计了小波域的中值滤波器,它能在有效去除白噪声的同时较好地去除脉冲噪声。     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

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。     

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.     

彩色显微骨髓细胞图像噪声的自适应矢量中值滤波

提出了一种基于彩色图像噪声的自适应矢量中值滤波方法,可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小.首先,检测3×3窗口中矢量中值与其他矢量之间的平均距离,然后根据这个平均距离的大小来判断选择3×3窗口,或5×5窗口,或1×1窗口.当选择1×1窗口时,意味着滤波输出就是原图像的像素值.模拟实验显示,应用自适应矢量中值滤波器能有效地滤除彩色显微骨髓细胞图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法要好.     

基于中值滤波与灰度级形态学的综合去除椒盐噪声方法

为了消除图像上的椒盐噪声,并尽量保持图像的清晰度,提出了一种在中值滤波基础上,经过灰度直方图的分析,再采用合适的灰度级形态学运算去除图像中的椒盐噪声的新方法。该方法,既弥补了中值滤波在椒盐噪声概率高的情况下滤噪能力下降快的缺点,又改善了灰度级形态学在椒盐噪声概率高的时候,达不到有效滤噪的不足。实验表明,该方法滤除椒盐噪声效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0．2时,这种优势尤为明显。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

混有高斯和脉冲噪声图像的一种新滤波方法

针对数字图像中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了采用递推最小最大值法与中值滤波相结合的滤波方法。对数字图像首先采用递推最小最大值方法来除去脉冲噪声,然后采用中值滤波方法,并选择合适的窗口尺寸,可得到质量很好的图像。实验结果表明,递推最小最大值方法在抑制脉冲噪声的同时,还能保留良好的图像细节,特别是在多种脉冲噪声存在的条件下,效果更加明显,而中值滤波可以有效地除去剩余噪声,最终得到满意结果。     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷---对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法。该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度。先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块。最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

改进的自适应中值滤波算法及其应用

针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.