一种图像自适应中值滤波算法

图像在产生、传递与接收过程中,会受到外界的影响尤其是噪音的干扰,严重影响图像质量,有必要进行预处理以保证图像的正常使用。阐述了脉冲噪音理论,分析了一维与二维中值滤波原理,提出一种自适应中值滤波算法。该算法作为非线性滤波算法,弥补了线性滤波算法缺陷,明显抑制了噪音,保证了原图像的信息内容。实验结果表明,这种自适应中值滤波算法在归一化均方误差（NMSE）、峰值信噪比（PSNR）、算法耗时T(s)等方面,比中值滤波算法具有一定的优势。     

改进自适应中值滤波算法研究

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 d B以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 d B以上。     

均值加速中值滤波算法

本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值.理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度O(N ln N)简化为O(N(1+ln N)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景.     

自适应加权中值滤波图像去噪算法

中值滤波是常用的降噪算法，本文提出了一种基于窗口拟合曲线的斜率信息的自适应加权算法。该算法具有较好的边缘保持特性及去噪性能。     

一种自适应加权的灰度形态学图像滤波算法

数学形态学滤波属于非线性滤波,针对传统的线性滤波对图像边缘等细节特征容易模糊的缺点,本文提出一种基于灰度形态学的自适应加权复合滤波优化算法,采用凸性多尺度结构元素对灰度图像进行多级形态开闭运算,根据形态滤波等幂特性,实现结构元素序列的自适应加权复合滤波,并对滤波效果进行PSNR评价,实验仿真结果表明该复合滤波算法在保留图像细节特征的同时能有效去除噪声,提高了图像信噪比.     

极值中值滤波法在炉内火焰图像预处理中的应用

为消除火焰图像中的脉冲噪声,本文采用基于极值的中值滤波算法对信号和噪声先进行判别,再进行滤波处理;并采用归一化均方误差和信噪比作为该算法的客观评价尺度.结果表明,该算法在有效的消除脉冲噪声的同时,能很好保留火焰图像的边缘信息,较其他滤波算法有更好的滤波性能.     

中值滤波技术及其在图像处理中的应用

中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理以及在图像处理中的应用,并给出了MATLAB程序示例。     

一种基于图像滤波的加权 FCM 图像分割算法

针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。     

中值滤波技术及其在图像处理中的应用

中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。章阐述了中值滤波的原理以及在图像处理中的应用，并给出了MATLAB程序示例。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

基于集内离散度噪声检测的自适应中值滤波的研究

传统中值滤波对所有像素采用同一的处理方法,导致图像细节信息丢失严重。依据噪声分布特征,设计了基于集内离散度的噪声检测器,并结合自适应中值滤波,实现有针对性的噪声过滤,减少非噪声信息丢失。实验证明,该算法具有较高的消除脉冲噪声和保留细节信息能力。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法.该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声.仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多.     

Direction-Based Adaptive Switching Filter for Removing High-Density Impulse Noise

A direction-based adaptive switching(DBAS) filter is presented for the removal of high-density impulse noise in images. The extrema detection and 28-directional detection are employed to discriminate the pixels as noisy or noise-free. If a pixel is classified as noisy, it will be replaced by a median or a mean value within an adaptive filter window with respect to different noise densities. Simulation results show that the miss-detection ratio and false-alarm ratio are both very low even at noise level as high as 90%. At the same time, better results are obtained in terms of the qualitative and quantitative measures. The peak signal-to-noise ratios increase by nearly 1 dB compared with other existing algorithms. In addition, the computation time is around 10 s for test images with resolutions of 512×512since the proposed approach has low complexity.     

一种简单的图像脉冲噪声滤除方法

针对传统的中值滤波法消除脉冲噪声时存在的缺陷,充分利用脉冲噪声的特征,提出了一种简单的噪声像素检测方法,在滤波处理前先检测像素是否被脉冲噪声污染,从而有选择地对噪声进行自适应中值滤波,该算法不仅能够有效滤除脉冲噪声,而且具有较少的计算量和较高的峰值信噪比。仿真结果证明了算法的有效性。     

算术平均值滤波器抗噪性能分析及应用

本文利用随机变量数字特征分析了算术平均值滤波器的信噪比,并指出应用中需注意的问题。     

数字图像噪声抑制算法比较研究

图像噪声抑制是图像处理的一个不能忽视的重要步骤,对图像处理的后续工作有着不可忽视的影响。为此,介绍三种经典的图像噪声抑制滤波方法,并讨论均值滤波方法、中值滤波方法及维纳滤波方法的典型运用,同时进行对比分析,最后得出这三种方法各自的自适应特点。     

基于小波变换和中值滤波相结合的SAR图像相干斑的抑制

合成孔径雷达图像中相干斑噪声的存在降低了图像的质量,影响了图像的解译和后续处理。分析了图像相干斑噪声产生的机理,介绍了基于空域和频域的滤波方法的研究现状,并在阐述小波阈值去噪声方法的基础上考虑根据小波系数子带分布特征用定向窗口中值滤波代替阈值去噪声,提出了结合中值滤波的小波域SAR相干斑抑制方法,并通过和已有的方法比较,说明该方法非常有效。     

基于信号分析的椒盐噪声滤波算法

椒盐噪声对图像造成或亮或暗的像素点,从视觉上影响图像的质量。采用基于信号分析的方法去除图像中的椒盐噪声,信号分析能准确判断出噪声与信号像素,该方法依据椒盐噪声模型准确区分信号与噪声,对信号像素给予保留,而对于噪声像素则有针对性地对其作中值滤波、扩大的中值滤波或均值滤波。实验结果表明,与线性加权、梯度倒数加权以及小波去噪算法相比,文中算法能有效降低图像中的椒盐噪声,对图像的边缘与细节保持较好,并且能得到较高的信噪比。     

一种能有效抗电网干扰的噪声滤波器

介绍了一种有效的噪声滤波器。以分析噪声的传播方式、结合滤波器所需对应的开关电源工作频率为基础来设计滤波器,无需复杂的计算,对不同工作频率的开关电源有较强的针对性。