一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.     

一种抑制高斯噪声的加权滤波算法

提出了一种加权的滤波算法,以3×3滤波窗口为中心,先将滤波窗口划分左上、右上、左下、右下四个2×2大小的子窗口,求出这些窗口的中值像素点,然后求出每个中值像素点与它们的均值差的绝对值,利用这些绝对值的平均值采用归一化方法计算出权值.最后将这些中值与它们对应的权值进行加权运算,结果作为中心点的滤波输出.仿真实验结果证明,本文算法对高斯噪声具有较强的去噪能力,较好地保护了图像的边缘等细节,滤波性能高于传统中值滤波算法和传统均值滤波算法.     

带距离矩阵计算的矢量中值滤波快速算法

为提高彩色图像中的经典矢量滤波算法和其扩展算法的运算效率,提出了一种针对滤波窗口内带矢量距离矩阵计算的滤波快速算法.通过分析当前像素滤波窗口的矢量距离矩阵与邻近像素矢量距离矩阵之间的关系,设计了一种滤波窗口内像素的排列规则.新矢量距离矩阵的值大部分可来自于邻近多个像素存储的矢量距离值.该新方法能够保持与原方法相同的滤波效果,且适合于任意大小滤波窗口.实验给出了多种矢量滤波的使用前后滤波时间,结果显示快速算法能够在常见滤波窗口下减少计算时间约50%~70%.     

基于能量差的加权均值递归滤波算法

对基于激光测量的管形零件内轮廓母线采样数据进行滤波.提出了基于能量差的加权均值递归滤波算法.该滤波方法中权值求取方法的思想是尽量给滤波窗口内能量频谱相对集中的采样数据赋予较大的权值,而给由于干扰引起的畸变数据赋予较小的权值.合适的滤波窗口长度通过仿真对比试验获得.这一思想的合理性通过仿真分析和实验测试得到验证,并表现出良好的效果.     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法。采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波。实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善。     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法.采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波.实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善.     

一种抑制混合噪声的灰色关联滤波算法

在传统中值、均值滤波算法的基础上借鉴灰色关联理论,提出了一种有效抑制混合噪声的滤波算法.算法采用窗口自适应策略,先统计3×3滤波窗口内椒盐噪声点数目,如果数目大于7,则扩大窗口至5×5.计算各点关联系数,将滤波窗内非椒盐噪声点的灰度值作为比较序列,它们的中值或均值作为参考序列,对于椒盐噪声的滤除参考序列使用中值,对于高斯噪声的滤除使用均值作为参考序列.然后将各非噪声点灰度值与关联系数加权运算,得出的灰度值替换噪声点像素值.通过实验验证了几种算法的性能差别,证实了算法具有较强的去噪能力和边缘保护效果.     

基于改进加权均值滤波的医学影像图像除噪研究

针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学...     

窗口迭代的克里金法过滤机载LiDAR点云

 机载LiDAR点云处理的首要一步是过滤非地面点云而保留地面点云。根据LiDAR点云的高程值在空间分布的不规则性,一种窗口迭代的克里金法被用来过滤掉地物对象点。首先,通过点云的高程直方图滤除低位和高位的粗差点云。然后,以点云的平均点间距作为初始窗口大小,根据周围8邻域格网的高程值,使用克里金内插法拟合出中心格网的高程值;当拟合值与中心格网原始高程值之差大于设定的高差阈值时,中心格网内的点云就被归类为地物点,剩余未分类的点重新被内插成新的格网,窗口大小变为原来的2倍。随着窗口的不断增大,剩余的点被继续分类直到窗口达到最大为止。选取国际摄影测量与遥感协会(ISPRS)提供的15个样本数据测试这种算法,并与其他8种算法进行比对,结果发现窗口迭代的克里金法的I类误差和总误差较小,说明本算法在滤波方面具有一定的参考价值。     

基于纹理细节方向性的混合滤波器加速算法

提出一种基于纹理细节方向性的混合噪音滤波器加速算法（DMNF）。它是针对混合滤波器（MNF）存在着较大的计算负担问题而提出的一种加速算法,该算法在计算相似窗口相似程度时只允许相似窗口中处于0?、45?、90?、135?方向上的像素参与其加权“范数”计算,而忽略其它方向上的像素,以此提高滤波速度。仿真实验证明,DMNF算法在保持MNF的滤波效果的基础上,对各种噪音类型,运算速度均可提高25%以上。     

一种中值滤波的快速算法

给出了一种中值滤波的快速算法,该算法利用了两次中值滤波的窗口内数据的相关性。在中值滤波过程中,除了第一个中值要用传统排序算法求得,以后的中值都是通过把新进入窗口元素在前一次排好的序列进行对分查找和内插操作求得。为了更于窗口移动,设计了一种数据结构,可以快速用新移入数据覆盖移出数据,大大减小计数量,还给出了窗口按“之”字形路线移动的２维中值滤波方法。     

基于时域的电流检测新算法的进一步研究

针对传统电流检测算法存在的问题,提出了一种基于时域的电流检测算法.采用该算法的并联型有源电力滤波器可抑制谐波、校正功率因数、消除三相不平衡等.着重分析了该算法中各分量对应的物理意义,这对有源电力滤波器容量的选择具有指导意义.根据负载是否平衡,采用不同窗口宽度的滑动窗作为低通滤波器,保证了新的电流检测算法具有良好的检测精度和动态性能.实验结果证明,采用该算法的有源电力滤波器能够满足不同的补偿目的,且具有良好的精度(静态补偿实验时,补偿谐波后电流总畸变率为1 31%)和动态性能(动态补偿实验时,动态过程中电流总畸变率小于4%,且不会引起直流侧电压波动).     

自适应中心加权的改进均值滤波算法

为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像的细节,文中提出了基于改进均值滤波（ Ｍ Ｔ Ｍ）结构的新算法,其特点为： １） 用中心加权中值滤波算法替代 Ｍ Ｔ Ｍ 方法中的中值滤波算法以更好地保护细节; ２） 提出了一种直接利用滤波结果来估计混合噪声中高斯噪声方差的方法,估计的结果被用于滤波器系数的调整,使得新算法有很好的鲁棒性。实践证明新方法的处理结果优于传统的 Ｍ Ｔ Ｍ 方法     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

基于S7-1200AD采样的高效数字滤波算法的设计与实践

针对西门子S7-1200PLC的AD采样过程中,因外界干扰、传感器采样数据扰动等原因导致的采样数据抖动问题,基于最小均方(LMS,least mean square)原理,设计了一种改进型加权平均数字滤波算法。在1200PLC中通过SCL语言编制对应的滤波算法程序,对AD采样的数据进行数字滤波。通过设计强干扰环境下的AD采样实验证明:该数字滤波算法高效、可靠,采样数据稳定、准确。     

频谱重叠信号分离的循环平稳算法

利用信号的循环平稳性研究了分离频谱重叠信号的算法,并以直接序列扩频系统为例进行了性能分析.该算法在接收端设置了频移滤波器,以便同时利用信号的时间相关性及频谱相关性来实现信号的分离.通过对循环平稳性和频谱相关性的分析,得出了频移滤波器的结构并采用自适应算法确定多个频移分量的最优权值.仿真结果表明,该算法可有效分离频谱重叠信号,在大干扰功率时,误码率与时域滤波器和简单直扩系统比较均低约2个数量级.