一种新型三维条纹图像滤波算法

提出了一种自适应高斯引导的新型图像滤波算法。首先分析了引导滤波的数学模型,并在此基础上对其进行了改进,采用一个更加理性的参数优化算法。最后对改进的滤波算法进行了对比实验,实验结果表明自适应高斯引导滤波算法能够很好的滤除图像中的噪声,同时最大程度的保留了原始图像中的边缘和细节等信息。该算法对于激光三维条纹图像去躁具有良好的效果。     

基于相关度预测的椒盐噪声自适应滤除算法

在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。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。     

基于同质信息的选择性脉冲噪声滤波算法

本文使用一种基于选择性的、信号适应中值滤波算法去除脉冲噪声。该算法可以精确检测出噪声,得到较高的信噪比,且不损坏图像原有的边界和细节。结果表明,从噪声抑制和细节保存方面来看,该方法的效果远好于其他中值滤波方法。     

基于DSP的泡罩药品图像滤波处理

为了保证泡罩药片图像分割、边缘处理等图像算法的顺利进行,需要对采集到的泡罩药品图像进行滤波处理。本文设计了一套基于DSP和触摸屏的泡罩药品在线检测系统。为了有效滤除药品图像中的各种噪声,并能够尽可能的保留图像中的边缘和细节等信息,提出了一种自适应的脉冲耦合神经网络的图像滤波算法,并在脉冲耦合神经网络中引入了平滑抑制因子。最后进行了仿真分析,仿真结果表明,该滤波算法能够有效的滤除泡罩药品图像中的噪声,并很好的保留了图像边缘等重要信息。     

局部统计滤波法及其在B超肝脏图像上的应用

介绍局部统计滤波法的原理及算法,以慢性肝炎B超图像为例,与中值滤波和低通滤波相比较,指出局部统计滤波算法具有既能去噪声又能保持图像细节,是一种性能良好的滤波算法。     

基于细节保存的图像深度脉冲噪声去除算法

提出了一种融合自适应中值滤波与细节保存机制的图像深度脉冲噪声去除方法.该方法主要采用两个步骤,首先使用自适应中值滤波来最大可能地确定图像中的候选噪声点,然后根据特定的针对候选噪声点的正则化优化方法来复原被污染的图像.实验结果表明,与传统的自适应中值滤波相比,本文方法具有明显优越性,可以完成被脉冲噪声污染程度达90％的图像噪声去除工作,具有一定的实用意义.     

应用双重滤波去噪的混合加密图像认证算法

为了避免图像压缩与恶意篡改对图像认证的影响,提出一种以图像自适应中值滤波和Haar小波滤波为基础,通过混合加密处理来实现的图像认证算法。在图像双重滤波去噪的基础上,算法通过DCT和DWT混合变换域提取图像的特征信息,并且结合幻方算法和Arnold算法对图像进行混合加密,接收方通过密钥与hash值进行认证。实验结果表明,算法提高了抗图像压缩和图像篡改的性能,并且能够快速检测并精确定位篡改位置,为图像在网络中传输提供了较好的安全性。     

基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法

强干扰环境下采集的模糊运动图像通常含有大量的噪声,难以进行有效的细节分析,需要进行图像降噪滤波处理。传统方法采用小波分析的图像细节滤波算法进行降噪,对运动场景下的图像角点偏移部分的降噪效果不好。提出一种基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法。构建模糊运动图像的小波分析模型,采用小波阈值压缩方法进行运动模糊图像的角点检测,形成具有角点的图层小波阈值压缩库,实现图像降噪滤波处理。仿真结果表明,采用该算法能有效实现图像去噪滤波,提高图像质量和峰值信噪比。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波

通过图像滤波提高图像的分辨和识别能力,传统的图像滤波算法采用小波降噪方法,由于受到背景色噪声的干扰,小波分解中对低频图像参量的滤波性能不好。提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波算法。首先进行图像平滑和小波分解预处理,沿梯度方向求得图像边缘信息,在尺度平移平面上进行小波特征分解,得到图像滤波过程中的Gabor小波变换系数,采用高斯混合非线性滤波算法实现图像滤波方法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像滤波,能有效抑制图像斑点噪声,提高图像的分辨性能,对边缘特征和细节的保持能力方面性能有优越,特别适用于对合成孔径雷达成像的滤波处理。     

基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位

提出一种基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位检测算法,设计涡轮叶片缺陷定位检测工作原理,采用高频滤波的方法来锐化叶片图像,采用预处理的办法来初步控制过度分割现象,由灰度图像生成梯度图像,构建一个噪声抑制算子,解决过度分割问题,进行了涡轮叶片的缺陷特征模型构建和缺陷信息计算,采用高频增强算法和区域标记的方法,减少由于噪声和纹理细节产生的伪边界,提高缺陷定位性能。仿真实验表明,采用该算法能有效提高涡轮叶片的缺陷定位检测性能,突出损伤边界,较好地抑制噪声。具有较高的工程应用价值。     

一种基于DWT的自适应图像数字水印算法

提出了一种基于DWT和Arnold置乱变换的自适应图像数字水印的算法。该算法利用人类视觉模型的频率掩盖特性对嵌入水印的强度能够进行自适应的调整,从而使算法具有自适应能力。实验结果显示,嵌入的水印具有不可见性,而且对于常见的JPEG压缩、滤波、噪声等攻击具有良好的鲁棒性     

HEVC中滤波算法研究与优化

在视频编码过程中,为了消除图像的块效应,视频编码标准H．264中采用了去块效应滤波算法．但是没有考虑到原始图像和重建图像之间的相关性,在HEVC中提出了基于块与四叉树的环路滤波算法。该算法用于去块效应滤波。文章提出一种最优对称性的快速自适应环路滤波算法,保证重建图像质量的同时,减少编码时间。     

基于暗原色先验算法的雨雾天图片清晰化

国内外去雾算法主要分为图像增强和图像修复两大类。本文采用基于暗原色先验的图像修复技术作为去雾算法核心,算法思路新颖、简单易懂。该算法从雨雾图片形成的物理机制出发,结合大气散射物理模型,去雾后的图片对比度、亮度有明显改善。本文分析了暗原色先验算法存在的不足,并提出了优化算法。其一,按图片大小比例求取滤波窗口,在时间复杂度和去雾图片质量之间取得最优效果。其二,运用引导滤波算法优化透射率图,处理后图片细节更清晰。其三,引入参数L去优化透射率值,优化后有效的消除了"光晕效应"。     

用于图像去噪的选择性中值滤波

本文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果进行选择性滤波的方法。该方法首先对含有脉冲噪声的整幅图像进行逐点检测,然后根据噪声检测结果来确定滤波窗口长度和参与滤波像素点的选用,对检测出的噪声点采用改进的中值滤波进行滤除。该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节。最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性。     

用于图像去噪的选择性中值滤波

本文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果进行选择性滤波的方法。该方法首先对含有脉冲噪声的整幅图像进行逐点检测,然后根据噪声检测结果来确定滤波窗口长度和参与滤波像素点的选用,对检测出的噪声点采用改进的中值滤波进行滤除。该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节。最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性。     

应用Canny算子的织物疵点检测改进算法

针对传统的Canny算子不同阈值的选择存在被动性差、实时性差,无法进行在线检测等问题,本文提出了应用Canny算子的织物疵点检测改进算法。分析不同种类的织物疵点特征,利用不同的高斯滤波器对织物疵点进行滤波处理。通过自适应形式获取图像边缘信息的阈值,有效避免了由于阈值取值过高或者过低无法获取更好的织物疵点的边缘信息,同时能够根据织物疵点的类型选取对应的滤波参数,实现了织物疵点检测优化。仿真实验结果表明,经过改进后的Canny算法运行时间较短,漏检率低,能够更好的获取图像的边缘细节,并且整个算法的适应能力较强。     

基于自适应维纳滤波的模糊化车牌定位方法

维纳滤波器在处理信号时具有简单快速且边界保持效果较好的特点,通常在图像处理中,维纳滤波器都是用于模糊图像的去噪和恢复。本文将维纳滤波用于图像的模糊化处理上,使车牌区域和非车牌区域经维纳滤波处理以后有很明显的区分,更有利于车牌的定位。基本方法是利用HSV空间,提取出车牌图像的饱和层,然后调节自适应维纳滤波器的滤波窗口,使图像中的非车牌区域模糊化,最后采用形态学处理等方法实现车牌的最终定位。研究结果表明,采用本文所提出的车牌定位方法在定位速度以及识别效率方面优势明显。     

基于年龄变化的人脸识别

本文基于对数字图像处理问题的研究,建立了图像预处理模型与图像相似度计算模型,同时从轮廓检测与提取和特征识别方面对模型进行了修正。第一,在图像预处理模型中,本文采用Niblack二值化算法对人脸斑点、肤色和皱纹等一些皮肤细节部分进行滤波处理,通过设置阈值来除去皮肤细节等问题,实现对图像特征区域的粗略提取。第二,在边缘检测模型中,本文采用的是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测算法相结合的方法,使用高斯—拉普拉斯算子对图像实行边缘检测,通过检测得到进而获取人脸的轮廓。第三,在图像相似度计算中,本文建立了基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析模型,实现对图像特征向量的提取,然后采用巴氏距离算法计算人脸轮廓图像相似度。     

一种改进的基于主动容错设计的转速滤波算法

本文介绍了一种改进的基于主动容错设计的滑动平均滤波算法。通过故障检测的结果在线修改转速滤波的窗口,减小奇异数据对转速滤波结果的影响。仿真结果表明该算法能够有效的剔除奇异点对转速滤波结果的影响。本理论和实践对发动机控制工程应用有实用价值。