一种异性扩散的自适应平滑滤波算法

固定尺度的高斯滤波器对图像中的所有像素使用相同的加权系数,在平滑噪声的同时也模糊了边缘信息,影响了后期的边缘定位和提取,为此提出了一种异性扩散的自适应仿高斯滤波器,通过计算当前像素与周围像素的灰度梯度,预判该像素类型（噪声点或是边缘点）,并根据像素点类型和梯度生成自适应的、各向异性的加权系数,通过多次平滑迭代实现权重的异性扩散。实验结果表明,该滤波算法具有平滑噪声的同时保留并锐化边缘效果。     

一种基于Canny的边缘检测优化算法

针对传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失和假边缘的现象,提出用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法代替高斯滤波器对含噪图像去噪,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性。     

基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法

论文提出一种基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法。该算法用两个不同尺度参数的高斯滤波器分别对图像进行滤波平滑,然后将所得的两个结果相乘后,再利用Canny算子对图像进行边缘检测。该算法具有算法简单、编程容易、计算量小等特点。论文最后通过实验验证了该算法能较好地抑制噪声干扰和有较高的边缘定位精度。     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

基于局部结构张量的图像三边滤波器

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题,提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息,获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上,设计基于图像特征分类的灰度相似权函数,同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下,以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式,并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明,该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。     

边缘保留的图像滤波方法

传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进，不仅考虑距离的影响，而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时，则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。     

基于可变步长PCNN赋时矩阵高斯噪声滤波

提出了一种用脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)赋时矩阵定位噪声、分类滤波并能自适应调整灰度补偿步长的高斯噪声滤波方法。使用PCNN求得含噪图像的赋时矩阵,再在滤波窗口中根据目标像素与周围像素的点火时刻关系确定噪声点,对噪声点分4类滤波:增加、减少可变灰度步长,维纳滤波和中值滤波,最后对图像维纳滤波平滑小噪声点。实验结果表明,该算法能有效去除噪声且较好保持图像的边缘细节,与同类高斯滤波方法进行峰值信噪比、信噪比改善因子比较,验证了算法的有效性。     

边缘保留的图像滤波方法

传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进,不仅考虑距离的影响,而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时,则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。     

基于PCNN的高斯噪声滤波

论文针对高方差的高斯噪声的特点,提出了一种先定位和去除大噪声像素,后平滑小噪声像素的滤波方法。文中采用类均值滤波方法去除大噪声像素,利用改进的PCNN平滑小噪声像素。与已有的滤波方法相比,该算法在较好地滤除噪声的同时,具有自适应和图像边缘保护能力。实验结果证实了该方法的可行性和有效性。     

灰度图像的自适应边缘检测

提出利用灰度图像的均方差直方图实现自适应多尺度高斯滤波,实现在去噪的同时保留图像边缘特征,并通过灰度图像梯度特征信息,自适应生成动态阈值,对边缘进行自动检测,克服了传统Canny算子参数需要人为设定的不足。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该方法可有效保留边缘信息,更具实用性。     

图像去噪算法的研究

主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究,分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果;维纳滤波对高斯噪声有明显的作用,相比中值滤波和均值滤波,维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果,与此同时,维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。     

改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。     

The effect of noise on edge orientation computations

This paper studies the effect of image noise on edge orientation computations. It is found that noise affects estimation of edge orientation in a complex way, but this is simplified for those ‘circular’ operators which act in a strictly vectorial manner. In that case the distribution of edge orientations is closely gaussian for gaussian image noise. These results have important consequences for object location schemes based on the generalised Hough transform - especially when noise is high or contrast is low. Suprisingly, the consequences are much less serious with impulse noise.     

基于各向异性全变分的迭代滤波算法

空间邻近度和像素值相似度的双边滤波(BF)器在滤波时,由于其值域滤波核系数的计 算易受到噪声的干扰,在噪声水平较大时,直接使用噪声图像来指导核函数权值计算的方案不可行。 为此,提出一种结合各向异性全变分和BF 的图像去噪算法,将各向异性全变分算法与BF 算法相结 合,首先利用各向异性全变分算法对噪声图像进行处理,得到一幅边缘结构信息较为丰富的结果图 像,接着将该结果图像作为BF 算法的引导图像来指导值域滤波核系数的计算,为保证算法的稳定 性,对上述过程进行迭代处理。此外,为提高各向异性全变分算法的计算效率,引入了Split Bregman 迭代算法进行加速处理。实验表明,该算法能在较好去噪的同时,保留较多的边缘结构信息。     

一种稳健的自适应图像平滑算法

图像平滑作为去除图像中含有噪声的图像增强处理技术，是各种与图像有关软件中必不可少的功能模块。优秀的平滑算法应该在有效处理含有多种噪声的受污图像时，仍具备良好的图像细节保持能力。为了能够在有效地处理含有多种噪声的受污图像的同时保持图像细节，提出了一种结合非线性和线性滤波器的稳健平滑算法，该算法是在分析几种细节保持能力良好的平滑算法(梯度加权平滑、自适应中值滤波、稳健平滑、边缘保持滤波器)的基础上，通过吸收上述几种平滑算法细节保持效果较好的优点，结合它们各自对不同噪声的适应性而得到的。针对含有多种噪声的受污图像，用该算法进行了去噪试验，多次试验结果表明，该算法在稳健地处理这些受污图像的同时，仍可以保持良好的图像细节，同时该算法还可以稳健地处理复杂的含噪图像，且具备良好自适应性，可以为涉及图像处理的软件架构，提供相应的算法支持。     

基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波

根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。     

抽头式交指带通滤波器的优化方法研究及仿真

研究滤波器超低频噪声的过滤优化问题。针对数字信号中混有大量超低频噪声的情况下,传统的等效电路过滤方法无法准确控制输入输出公差精度,控制阀值存在较大波动,造成过滤效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种抽头式交指带通滤波算法,利用两终端的外部品质因数Q和谐振器间的耦合系数K设计抽头式交指型带通滤波算法,运用迭代分频滤波方法,高精度的过滤超低频高斯噪声。克服传统方法依赖阀值的弊端。仿真结果表明,抽头式方法能较好的过滤超低频高斯噪声,取得了满意的结果。     

基于各向异性和边缘强度修正因子的边缘检测算法

融合了各向同性和各向异性高斯滤波器的边缘检测算法IAGK存在边缘拉伸效应,引起复杂边缘处产生伪边缘,各向同性高斯导数滤波器的引入,也导致算法对噪声的鲁棒性下降.同时,IAGK算法的各向异性因子非最优取值,理论上不具有最优信噪比和最优定位性能.基于自动各向异性高斯核选择最优各向异性因子,并加入边缘强度修正因子修正IAGK算法的边缘强度公式,抑制伪边缘的产生和噪声的影响.利用经典边缘检测数据集对提出的边缘检测算法进行测试,实验结果显示,与Canny、AAGK和IAGK算法相比,提出的算法具有更好的噪声鲁棒性和更强的弱边缘检测能力,同时可进一步抑制伪边缘效应.在含噪声情况下,所提算法的边缘品质因子(FOM)分别比Canny、AAGK和IAGK算法高3％,4％ 和7％.     

Canny边缘检测算法在颗粒边缘检测方面的应用

该文通过对Canny边缘检测算法的第一步进行改进的，即用一种自适应的高斯滤波器替代传统滤波器对图像进行预处理。然后应用在颗粒边缘检测方面，实验结果证明，与传统Canny算法相比，改进的算法在抗噪声干扰和精确定位等方面都取得了比较好的效果。