一种改进的加权滤波去噪算法

噪声图像的恢复是影响图像信息的一个重要因素,提出了一种新的滤波算法,该算法首先利用阀值把噪声和图像像素区分开来,再对像素进一步区分出脉冲噪声和图像像素,最后对脉冲噪声用改进的加权中值滤波器滤波。仿真结果表明,该方法对脉冲噪声有很好的抑制作用,而且较好地保存了图像细节和结构信息,证明该方法具有实用性和有效性。     

基于双边滤波与小波变换的分频滤波算法的分析

针对图像在滤波时把图像的一些特征信息去除和图像分割边缘模糊的问题,提出了基于双边滤波和小波变换的分频滤波算法.通过二代小波提升变换后,得到图像的高频分量和低频分量,然后结合双边滤波和小波变换各自的优缺点,在低频分量部分采用双边滤波,在高频分量部分采用阈值小波变换,通过Matlab仿真结果分析,该方法在滤波过程中有很明显的优势.     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。     

基于自适应开关中值滤波算法的工程图像处理

工程施工图像在获取、传输等过程中存在一定程度的噪声干扰。通过对标准中值滤波算法进行分析,得到了一种基于自适应开关中值的图像滤波算法,能够在去除椒盐噪声的同时保持图像细节。该算法用迭代实现了开关中值滤波算法中阈值的自动选取,可有效提高噪声点检测的准确率。通过MATLAB仿真实验,证实了该算法相较于传统滤波算法能够更好地保护图像细节和改进图像清晰度。     

基于MATLAB的图像处理空间域滤波研究

为改善原始图像清晰度差、提高图像视觉效果,采用空间域图像滤波方法。该方法相比时域滤波方法,虽然算法复杂,但可使图像获得更好的视觉效果。运用MATLAB软件对原始图像进行平均平滑、高斯平滑、中值滤波及基于一阶和二阶微分的锐化算子进行一系列处理,分析了每种处理方法的优缺点。实验结果显示：采用空间域的图像滤波方法不仅具有良好的去噪效果,而且可以极大改善原始图像质量。     

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。     

指纹图像分析及处理方法研究

一般而言，在采集到的指纹灰度图像中均含有大量噪声，而指纹识别技术在很大程度上依赖于指纹图像的质量，所以对指纹图像中的伪信息要加以滤除。在指纹的预处理阶段，利用多种方法可有效地去除图像中的大部分伪信息。在二值化过程中充分考虑指纹脊线的特性，利用指纹图像中点梯度的方向信息，提出了用相位编组法确定块方向。然后基于块方向进行方向滤波，收到了较好的效果。     

滤波反投影图像重建算法研究

CT是一种先进的成像技术,被广泛应用于工业无损检测和医学图像处理中。目前CT图像重建算法多采用滤波反投影算法。本文介绍了滤波反投影算法的基本原理,讨论了滤波函数的设计,给出了采用该算法的计算机仿真重建结果。实验结果表明,重建精度依赖于具体的滤波函数．而且在投影数据完全时可获得较高质量的重建图像。     

基于滤波器分解的图像滤波算法

研究了一种空域中的图像分解技术,进而利用该种分解方法 ,探讨了图像滤波算法.提出的图像分解方法 的主要思想是:利用类型确定的滤波器(如低通)对原始图像滤波,将图像分解为高频和低频两部分,在对分解得到的低频或高频成分进行同样的处理,继续这一过程,图像便可分解成不同频率分量的图层之和.进而在各个图层上进行相应的滤波处理,最后利用逆变换得到最终的结果 .     

指纹图像分析及处理方法研究

一般而言,在采集到的指纹灰度图像中均含有大量噪声,而指纹识别技术在很大程度上依赖于指纹图像的质量,所以对指纹图像中的伪信息要加以滤除。在指纹的预处理阶段,利用多种方法可有效地去除图像中的大部分伪信息。在二值化过程中充分考虑指纹脊线的特性,利用指纹图像中点梯度的方向信息,提出了用相位编组法确定块方向,然后基于块方向进行方向滤波,收到了较好的效果。     

图像中散弹噪声的滤除方法分析

从图像的获取、传输到图像的重现过程中,会遇到各式各样的噪声,这些噪声将会使图像的质量下降,甚至无法识别。本文介绍一种电视中常见的散弹噪声,并将其从图像中滤除,使得图像更加清晰。     

基于人脸识别的人脸图像预处理研究

根据人脸图像的特点以及后续处理的要求,主要使用了各种滤波方法对人脸图像进行预处理,进行预处理后的人脸图像利用形态学和BP神经元网络实现识别。实验结果表明取得较好的识别效果。     

一种基于图像融合的混合去噪方法

图像中合有各种各样的噪声，几乎没有一种方法会对所有噪声都有很好的去噪效果，本文针对不同类型的噪声，分别利用不同的去噪方法，然后利用融合算法，综合各种去噪图像的信息，收到了很好得效果。     

基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪

为了解决带有皮裂纹特征的指静脉图像中干扰区域影响静脉特征提取的难题,提出一种基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪算法。该算法首先生成静脉图像像素点的Hessian矩阵,然后通过Frangi滤波对起皮干裂区域进行精准检测,最后对受干扰区域进行非局部均值滤波去噪。理论分析与实验结果表明,该算法与现有经典静脉去噪算法相比,充分利用了图像上其它区域的冗余信息,在实现去噪的同时,更好地保留了非受干扰图像区域的静脉细节部分,一定程度上克服了经典去噪算法对整个图像的过平滑问题。在认假率为0时,拒真率相比原结果降低了5.63%。     

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。     

常用图像去噪方法探析与比较

均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。     

车牌图像预处理技术研究与实现

介绍了彩色图像转换为灰度图像的原理并给出了VC 仿真效果图,论述了局部均值滤波,同时提出了改进的均值滤波方法,并用VC 仿真;仿真结果表明,改进的算法不仅可以有效去除噪声,而且可以能弥补均值滤波对边缘点等图像尖锐信息的模糊化.     

基于多分辨分析的Mallat算法研究

图像分析技术采用Mallat算法对图像进行多分辨率分解处理,将图像分解成不同空间、不同频率的子图像。在介绍多分辨分析技术的基础上,进一步研究Mallat算法的实现,提出了图像的分解与重构技术原理。     

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。     

一种HPF的图像融合方法

采用了一种利用HPF滤波进行图像融合的新方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,从RGB空间变换到IHS空间,然后在其亮度分量和高分辨率图像之间引入HPF滤波进行直方图的调整,把调整后得到的新亮度分量进行IHS逆变换,最后回到RGB空间.实验结果表明,文中提出的新方法更适于进行多光谱图像和高分辨率图像的融合.