距离图像的分层滤波处理算法

距离图像是指由波束扫描和脉冲反射测距相结合形成的图像,它与常规的光学图像相比具有一些不同的统计特性.提出一种用于处理这种距离图像的分层滤波处理算法,它利用了距离图像中存在多目标时统计直方图具有多峰值的特点进行分层分割、分别滤波,再合成重建新图像.与常规的滤波处理方法相比,它能更加有效地滤除噪声干扰,获得清晰的目标和背景图像.     

基于粗糙集的图像中值滤波算法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具.它作为一种软计算方法,与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样,是有发展潜力的智能信息处理方法.文中将粗糙集理论应用到图像滤波中,提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法.给出了标准中值滤波算法和文中算法的比较实验,结果表明,该算法去噪能力强于标准中值滤波算法,且能较好地保持图像的边缘细节信息.     

二值图像形态滤波与滤波效果的定量评价

就多种形态滤波模型的特点进行了对比分析,并在此基础上提出了形态薄化和厚化滤波模型．此外,还构建了集合对称差距离作为评价形态滤波效果的定量指标．试验结果表明,新滤波模型在去除图像背景和目标中线性噪声方面十分有效,其定量评价指标也优于其它形态滤波模型     

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.     

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。     

基于模糊逻辑的足迹图像滤波算法

根据足迹图像噪声的特点,提出一种基于模糊逻辑的足迹图像去噪算法．算法首先分析足迹图像中像素不同方向邻域的灰度值分布情况进行噪声像素点的检测．然后使用改进的去除最大最小灰度值中值滤波算法对已检测噪声像素点的灰度值进行复原估计．最后,通过所设计符合实际的模糊逻辑规则,进行足迹图像噪声污染像素点的复原．实验结果表明,新算法在去除噪声的同时能够较好地保持足迹图像的细节特征,取得了优于现有大多数足迹图像滤波算法的效果．     

二值图像细化算法的比较与改进

本文在分析二值线图形的基本细化原理及目前流行的各种细化算法的基础上，提出一种以Ｈｉｌｄｉｔｃｈ经典算法为基础并行与串行处理相结合的细化算法，该算法大大提高了处理速度，满足工程图矢量识别系统对处理速度的要求。     

基于MATLAB的车辆图像滤波

研究交通事故处理过程中的立体视觉量测问题,必须首先解决图像的预处理问题,本文依据小波分形和图像滤波理论,采用Matlab语言,编写了小波滤波和常规滤波器的程序,并针对车辆图像进行了多种滤波去噪效果的对比分析,实验证明,运用二维小波去除车辆图像的噪声优于普通的滤波器处理效果,该研究方法对于交通事故中的图像处理具有重要意义.     

一种实用的去基线漂移滤波算法

心电图中的基线漂移是影响心电图信号识别的一个重要因素。本文将介绍一种简单、实用的快速滤波算法——移动窗口中值滤波算法，并采用MIT—BIH Arrhythmia Database以及European ST-T Database中的数据进行大量的实验验证。     

抗野值抑制发散滤波算法在无人机测风数据处理中的应用

适应性和鲁棒性较强的风场数据处理方法是无人机测风的关键技术。根据无人机测风的特点以及Sage-Husa自适应滤波算法、强跟踪Kalman滤波算法和抗野值修正算法的优缺点,对Sage-Husa自适应滤波算法进行了简化,并通过对滤波发散趋势的分析和连续野值个数门限的设置,将其和其他2种算法合理地融合起来,构造了一种抗野值抑制发散滤波算法,并进行了实例仿真。仿真结果表明：该算法能有效地克服较大野值和成片野值对滤波的不良影响,抑制滤波发散,保证滤波精度,适应性较强,可适用于无人机测风系统。     

一种亮暗比例悬殊的脉冲噪声重污染图像去噪方法

虽然目前边界分离噪声检测（BDND）算法被普遍认为是一种较好的去除图像脉冲噪声方法,然而研究发现当盐或胡椒噪声污染比例之一超过50%,其性能却急剧下降,几乎无法去噪.为此在BDND算法基础上提出了改进的噪声检测方法（Mod ified BDND）,对每个子图,新方法选取与128最接近的灰度值作为分界点,从而避免原方法因选取中值为分界点而可能落入污染区域的问题.该方法既可保留BDND算法优点,而且还能明显提高此时图象的重建效果.通过对Lena图象仿真处理说明了本算法的有效性和优越性.     

CT图象处理中一种改进的中值滤波法

在传统中值滤波的基础上,根据扫描进入计算机后人体关节CT图象的特点,提出一种在消除孤立噪声、保护边缘的同时使图象边缘得到增强的改进中值滤波法。这种方法可以使CT图象处理具有高的准确性、实时性。     

基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法

中值滤波是一种常用的滤波方法,它可以较好地滤除脉冲噪声,但滤除高斯噪声效果不理想。小波变换可以较好地滤除高斯噪声。将Daubechies小波变换与中值滤波相结合,同时滤除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,实例测试验证了这种方法的有效性。     

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.     

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。     

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.     

基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

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。     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

基于中值滤波与Sobel、Canny算子的图像边缘检测研究

提出一种在噪声条件下将中值滤波与Sobel、Canny算子相结合进行图像边缘检测的方法。首先,采用中值滤波对图像进行平滑处理,再利用Sobel、Canny算子检测图像边缘。仿真实验表明,该方法对图像边缘检测精度较高,抗噪声性能强,可提高图像边缘检测效果。