一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出一种非线性递归中值滤波的改进算法，对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者。     

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．     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．     

一种改进的自适应中值滤波方法

非线性滤波方法中中值滤波因其有效的噪声抑制技术,得到广泛应用。针对传统的自适应中值滤波易将高频信号点误分为噪声点,同时容易模糊图像细节的问题,提出一种改进的自适应中值滤波方法。在进行噪声点检测时,引入了最小集合距离测度,有效地避免了将高频信号误判为噪声。实验结果表明,该方法在检测正确率、降噪和保留细节方面都优于改进前的算法。     

彩色图像的中值滤波算法的改进与应用

在分析彩色图像噪声的来源和滤波的一般方法的基础上,提出了一种基于矢量中值滤波算法的改进方法.该算法集中了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法的优点,在一定的程度上降低了运算复杂度.实验结果表明,尤其是在噪声密度非常大的情况下可以有效地去除椒盐噪声,该方法具有一定的实用价值.     

一种基于Rank变换的改进中值滤波

针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法：首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾,对图像中孤立噪声,蕞唷较好的滤波效果;随后,进一步针对少量连续噪声点的情况,采用迭代算法对上述改进中值滤波算法结果进行处理,来解决连续噪声的滤波问题．试验结果表明,本文算法滤波后的图像效果明显好于传统滤波方法,能够有效地去噪,并能较好地保持图像细节和边缘．     

具有细节保护特性的多级中值滤波算法

提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于区域的统计信息,对噪声点进行分析;另一方面对多级中值滤波的方向进行自适应处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

高噪声率下一种改进的极值型中值滤波算法

在对极值中值滤波算法进行研究与分析的基础上,提出一种在高噪声环境下改进的极值型中值滤波算法,该算法在原有算法的基础上提出如下改进:去除窗口中的全部噪声点,只对由信号点组成的有序序列取中值,并以该值作为输出值.实验表明,该方法滤波效果比较理想.     

中值滤波技术发展研究

中值滤波技术是一种在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节的非线性技术,在图像增强和恢复等领域中得到了广泛的应用。文章通过对中值滤波及其多种改进技术的研究,对中值滤波技术进行了较全面的阐述,并给出了相应的实验结果。     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高, 利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题, 提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度. 改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、 时间复杂度为O(1)的中值滤波器, 对云雾均匀的输入图像, 用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果. 通过计算机编码并采用无参考的客观图像质量评价方法比较算法改进前后的去雾图像效果, 定量分析与实验结果表明, 当原始图像云雾分布较均匀时, 用中值滤波算法时间复杂度低, 相比引导滤波更易实现, 既能节约去雾时间, 又能实现图像平滑处理.     

一种改进的中值滤波算法及其应用

为有效解决传统中值滤波算法在保护图像细节方面存在的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法.该算法对滤波窗口中像素进行了分块处理,再对处理的数值取中值.通过对图像边缘像素进行横向和纵向扩展,改善了图像的边缘信息.将该算法应用到医学图像中,并将实验结果与其他算法进行了比较,证明了本文算法的有效性,在去除噪声的同时,更好地保护了图像的细节.     

混合噪声的图像复原算法

提出了一种基于中值滤波和局部线性核平滑的图像去噪算法.该算法采用在空间域中的自适应滤波思想,运用改进的混合滤波器去除图像中的混合噪声.该算法的特点是复原后的图像能较好地保留边缘,同时对图像退化的先验知识要求不严格,并且有明确的数学公式,更适合实际运用.实验表明,作者提出的方法对含有混合噪声的图像复原具有较好的效果.     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

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.     

8～12μm热红外图像的特征增强算法研究与DSP实现

热红外成像技术在众多领域和军事领域都发挥着重要的作用.由于焦平面阵列FPA红外探测器的噪声大以及弱小目标红外信号的灰度级不明显,文中采用Gauss与非线性中值联合滤波抑制噪声以及分线段增强算法对图像的特征进行增强.图像实时信号处理系统(DSP)用TMS320DM6437来实现.实验结果表明:该算法和DSP实时信号处理系统的结合,实现对弱小目标的特征增强.