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图像中椒盐噪声去除算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文
在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒
盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分
了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤
除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明:该方法不仅能
去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去
除噪声的效果比其他方法更优。 相似文献
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为了在各种噪声密度条件下,都能恢复椒盐噪声污染的图像并能很好地保持图像的细节,提出了一种基于改进的非对称裁剪中值滤波算法清除椒盐噪声.该方法首先对噪声点进行检测,然后基于滑动窗口中噪声点的数目来自适应改变窗口的大小,最后应用一种改进的非对称裁剪中值滤波器计算中值,结果显示该算法各项指标都要优于其它算法.实验结果表明了在各种的噪声密度条件下,该算法能较好地清除椒盐噪声,而且也能较好地保护图像细节,比现存的一些中值滤波算法清除椒盐噪声的效果更加优秀 相似文献
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针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足,提出了一种新的改进算法.该算法首先采用2级噪声检测方法对图像中的信号点和噪声点进行标识,然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理,而对信号点则保留其灰度值不变.实验结果表明,该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节,相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法,该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. 相似文献
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在图像的获取或传输过程中可能会受到一些干扰从而产生椒盐噪音,产生的噪声图像失去了一些特征要素。传统的中值滤波方法对椒盐噪音有一定的滤除作用,但当椒盐噪声的密度较大时滤波效果会变差,现有的自适应中值滤波算法对高密度下的椒盐噪声的滤除效果有了很大的提升,但仍难以保留细节。对此本文提出了一种适用于高密度椒盐噪声的自适应中值滤波改进算法,该算法将噪声点和信号点分别进行处理,之后进行模糊逻辑图像边缘检测,对模糊边缘像素点进行二次自适应中值滤波处理。该算法具有结构简单,通用性强,运行速度快等特点。实验结果表明,该算法对高密度的椒盐噪声具有很好的滤波效果。 相似文献
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针对非局部平均(NLM)方法对椒盐噪声图像滤波效果较差的问题,通过引入噪声检测结果扩展NLM方法去除图像中椒盐噪声。在噪声检测阶段,利用图像的两个极值Lmin和Lmax把图像像素点分为非噪声点和噪声点。在滤波阶段,非噪声点的灰度值保持不变。对于噪声点,如果以该噪声点为中心的自适应滤波窗口内均为噪声点,则认为该噪声点位于图像自身灰度值为Lmin或Lmax的区域内,使用两个极值的统计结果进行恢复。否则,采用改进的NLM方法滤除噪声。构造联合噪声检测模板避免噪声点对相似权计算的干扰,噪声点的恢复值由非噪声点的灰度值加权平均得到。此外,采用迭代滤波策略对高密度噪声图像噪声点进行恢复。相关去噪实验结果证实了算法去噪的有效性,不足之处是算法的时间复杂度较高。 相似文献
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基于相似度函数的图像椒盐噪声自适应滤除算法 总被引:7,自引:0,他引:7
在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相似度函数的自适应权重滤波算法. 主要技术包括分析 Maximum-minimum 椒盐噪声检测算子的局部极值误判缺陷, 并利用具有良好细节保护特性的相似度函数自适应权重算法来解决这一问题. 在滤波过程中采用极值剪切操作来估计图像的局部噪声密度, 用来选择合适形式的滤波窗口(递归或非递归), 从而利用单一的 3×3 滤波窗口就实现了对不同密度椒盐噪声的自适应有效去除. 实验表明, 该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果. 相似文献
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针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。 相似文献
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决策分析能准确判断出噪声像素与信号像素,均值滤波能较好平滑噪声,而自适应中值滤波能较好地保持原始图像的细节及边缘。为了恢复被高密度椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像,提出三者相结合的新算法。该算法结合三者的优点,与传统中值滤波器、自适应中值滤波器等非线性滤波器相比,能得到更好的图像质量。实验表明,算法能有效消除灰度轮胎痕迹图像中的高密度椒盐噪声和彩色轮胎痕迹图像中的中低密度椒盐噪声,较好地保护了图像的细节及边缘信息。 相似文献
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为了提高井下图像采集的质量,针对目前改进中值滤波算法的优缺点,提出了一种新的去除井下图像椒盐噪声的算法。该算法首先判断出图像中的噪声点和非噪声点,然后根据窗口内噪声点的密度大小自适应地确定滤波窗口的大小,并按照一定的规律赋予窗口内像素点不同的权重,最后采用加权中值方法处理图像中的噪声点。计算机模拟实验证明该方法不仅能有效地去除不同密度的椒盐噪声,而且能很好地保持图像的细节,滤波效果比已提出的中值滤波算法更好。 相似文献
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一种去除椒盐噪声的自适应开关中值滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了滤除图像中高密度椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应开关中值滤波算法。使用max-min算子作为噪声检测器,利用自适应邻域窗口对图像进行从左到右的逐行扫描,同时对位于窗口中心的像素点进行噪声判别,然后将检测出的噪声点采用中值滤波进行滤除,而信号点保持不变直接输出。实验仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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周华 《计算机应用与软件》2011,28(7)
针对中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好地处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀. 相似文献