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。     

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。     

基于Matlab的图像去噪可视化系统设计

设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声,讨论和比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.     

自适应中值滤波在数字图像处理中的应用

针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。     

自适应中值滤波在数字图像处理中的应用

针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。     

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.     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

改进的中值滤波算法应用于的冲噪声的滤除

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法，但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失，从而使图像变得模糊．基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息．本文在此基础上提出了一种改进的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法，该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据．而在滤除噪声时，采用的是迭代的中值滤波算法．从实验结果中可以看到。与其它中值滤波算法相比。本文的算法在去除脉冲噪声时能取得理想的去噪效果．     

转子强脉冲干扰非线性信号的混合滤波方法研究

针对脉宽调制控制器在转子振动信号中产生的强脉冲及其它随机干扰噪声,对信号的滤波方法进行了研究．设计了将中值滤波与小波消噪串联的混合滤波器对非线性信号进行滤波的方案．通过对信号的前后周期延拓,将中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声并消除信号的边缘保持;对线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声,用默认软阈值小波消噪平滑中值序列中的随机噪声分量,分析表明,该滤波器对该类振动信号的处理效果好,提取到了转子的本质振动信号并保持了信号的光滑性．     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

有约束最小平方复原在图像复原中的应用

获取图像的过程中光学系统的像差、大气扰动、运动、散焦和系统噪音等因素会导致图像质量的下降即降质,会造成图像的模糊和变形。该文对图像复原所用的逆滤波、维纳滤波、约束最小平方复原原理进行了论述。维纳滤波复原图像需估计未退化图像和噪声功率谱,在实际中图像和噪声功率谱的比值很难估计,而信号和噪声的方差和期望容易获得,文章论述了在知道信号和噪声的方差和期望情况下实现对退化图像复原的有约束最小平方复原方法的基本原理。并通过实验仿真证明约束最小平方复原在参数选择适当的情况下复原效果优于维纳滤波。     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

核医学图片的数字图像处理

用线性滤波器处理核医学脏器图片．造成图像边缘不清楚，从而影响了诊断．本 文用一种非线性统计滤波器——中值滤波和平均滤波相结合来处理核医学脏器图像． 这种方法综合了平均滤波和中值滤波对噪声的抑制特性和保留图像边缘的特性．考虑 到图像的局部起伏．引入Ａｎｓｃｏｍｂｅ变换使图像的泊桑噪声与信号近似无关。最后 对实际的核医学脏器图片作了处理，并与线性滤波处理结果做了对比．收到了满意的 效果．     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

基于协同滤波的尖峰噪声抑制方法

针对旋转磁共振探测方法易受尖峰噪声干扰的问题, 提出一种协同滤波消除核磁共振探测数据中尖峰噪声的方法. 先通过3σ法则判断一个脉冲矩下测量数据是否存在尖峰噪声, 将测量数据分为有尖峰噪声和无尖峰噪声两组； 再分别对其进行离散余弦和Hadamard变换, 得到两组变换域系数, 用无尖峰噪声数据的变换系数计算Wiener滤波系数, 利用该系数对含尖峰噪声的数据进行滤波; 最后, 对滤波后含尖峰噪声数据的系数进行Hadamard和离散余弦逆变换, 实现尖峰噪声的消除. 仿真实验结果表明, 该方法对地面核磁共振数据中尖峰噪声的消除准确度较高, 提高了信号特征参数的提取精度.     

基于协同滤波的尖峰噪声抑制方法

针对旋转磁共振探测方法易受尖峰噪声干扰的问题, 提出一种协同滤波消除核磁共振探测数据中尖峰噪声的方法. 先通过3σ法则判断一个脉冲矩下测量数据是否存在尖峰噪声, 将测量数据分为有尖峰噪声和无尖峰噪声两组； 再分别对其进行离散余弦和Hadamard变换, 得到两组变换域系数, 用无尖峰噪声数据的变换系数计算Wiener滤波系数, 利用该系数对含尖峰噪声的数据进行滤波; 最后, 对滤波后含尖峰噪声数据的系数进行Hadamard和离散余弦逆变换, 实现尖峰噪声的消除. 仿真实验结果表明, 该方法对地面核磁共振数据中尖峰噪声的消除准确度较高, 提高了信号特征参数的提取精度.