空间域图像去噪方法

在图像的采集、获取、编码和传输过程中，所有的图像均不同程度地被可见或不可见的噪声“污染”。文中就空间域图像两种不同去噪方法——线性滤波和中值滤波进行了比较研究，将线性滤波与非线性滤波有机地结合。通过大量实验，得出应用混合滤波器的图像去噪方法。     

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。     

一种改进的夜间数字监控图像的去噪算法

本文针对夜间数字监控图像存在大量噪声的情况,比较了各种常见的去噪算法,在综合考虑了图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上,提出了形态学方法和中值滤波方法相结合的图像去噪算法。通过图像去噪前后效果对比验证了该算法的可行性。     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

基于同值压缩的自适应中值滤波

为了在图像去噪处理中更好地保持或还原图像细节,针对脉冲噪声,把滤波窗口中等值的像素压缩后作自适应中值滤波,提出基于同值压缩的自适应中值滤波算法,并用实验来检测其优越性.该滤波算法执行速度快,去噪性能和图像细节保持及还原能力明显优于经典中值滤波及自适应中值滤波.     

基于立体结构元素的三维形态滤波算法的研究

对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了分析和讨论,并针对医学图像三维重建中所遇到的图像去噪效果差、速度慢等具体问题提出了基于立体结构元素的三维形态滤波算法,理论分析和图像处理仿真实验表明,该类滤波新算法既能有效滤除噪声,又可充分保留原图像的细节信息。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于改进引导滤波的实时红外图像去噪研究

针对红外图像对比度低、边沿模糊、图像噪声明显以及去噪算法复杂度普遍高的缺点,提出应用于红外图像去噪的改进的引导滤波算法,并与传统的引导滤波去噪算法进行对比,以验证该算法提高图像质量的能力与算法处理的效率.该方法利用Sobel滤波代替传统引导滤波求统计特征的方法来获取图像特征,在保证去噪效果的前提下,极大简化了算法复杂度,并移植该算法至TMS320C6748DSP平台进行测试.实验结果表明,程序经优化后,达到实时处理的要求.     

引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

基于多尺度形态学的彩色图像滤波算法的研究

图像去噪是图像预处理过程中非常重要的环节,其去噪效果的好坏直接影响图像分析。针对彩色图像噪声的特点,提出改进的多尺度的形态学滤波算法,将灰度形态学的滤波算法推广到彩色图像,实验结果表明,多尺度形态滤波算法在滤除彩色图像噪声的同时,也能保持彩色图像边缘的信息和色彩信息。     

一种基于内容的信息过滤改进模型

根据过滤系统的不同过滤目的，将信息过滤分为两类：(1)基于满足用户信息需求的用户兴趣过滤；(2)基于保障数据安全和社会安全的安全过滤．在详细分析了这两类信息过滤的异同之后，指出了安全过滤研究的特殊性及其主要研究内容．在现有用户兴趣过滤系统模型的基础上，提出了一个基于内容的信息过滤模型，并对模型中新增模块进行了试验．研究结果表明，新增模块能够很好地实现基于内容过滤系统的高精度，证明了该过滤模型具有一定的实用价值．     

滤波理论的最新进展及其在导航系统中的应用

系统介绍了近年来滤波理论研究中出现的各种主要的滤波方法 ,指出了各自的优势、缺陷和发展前景。针对导航系统自身的特点 ,介绍了与之相关的几种新的滤波算法 ,阐述了各自的性能特点和应用前途。分析探讨了作为滤波理论未来发展方向的最优非线性滤波和自适应滤波的一些可能的发展途径 ,估计了其中存在的主要困难和问题 ,为将来的研究工作指明了方向     

面向主动信息服务的网络安全过滤技术研究

通过介绍主动信息服务存在的安全性问题,提出了将传统信息过滤技术应用于解决该问题的方法。在此基础上,通过介绍信息过滤技术的相关内容,定义了一种以过滤目的为标准的新的信息过滤分类形式——用户过滤和安全过滤,并对网络信息安全过滤技术的实现做了进一步研究。     

Personalized Service System Based on Hybrid Filtering for Digital Library

Personalized service systems are an effective way to help users obtain recommendations for unseen items, within the enormous volume of information available based on their preferences. The most commonly used personalized service system methods are collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid filtering. Unfortunately, each method has its drawbacks. This paper proposes a new method which unified partition-based collaborative filtering and meta-information filtering. In partition-based collaborative filtering the user-item rating matrix can be partitioned into low-dimensional dense matrices using a matrix clustering algorithm. Recommendations are generated based on these low-dimensional matrices. Additionally, the very low ratings problem can be solved using meta-information filtering. The unified method is applied to a digital resource management system. The experimental results show the high efficiency and good performance of the new approach.     

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.     

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.     

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。     

改进型限幅递推平均滤波法在燃油表中的应用

汽车在颠簸、急加速、急减速、急转弯等工况时,油箱油液面会产生急剧变化,导致采集到的油量数据有较大的误差,从而降低燃油表指示准确性和平稳性。针对以上问题,提出限幅滤波、递推平均滤波相结合的滤波方法;该改进滤波算法能更好地滤除信号中的偶然尖峰脉冲干扰及周期性干扰;同时结合滤波参数寻优算法,确定了递推平均滤波最优参数。利用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,所提出的改进型滤波算法能更好地滤除油量信号中的干扰信号,提高了油量数据的准确性和平滑性;还保证了燃油系统数据处理的实时性,满足燃油系统的设计要求。     

基于过滤浓度日数的新风PM2.5过滤负荷特性的研究

我国建筑环境PM2.5过滤或净化计算方法研究已引起广泛关注。针对我国不同区域新风PM2.5过滤负荷差异及变迁,引入不保证天数法,计算确定了各地区PM2.5新风设计负荷;类比空调度日数和采暖度日数提出过滤浓度日数(Filtering Concentration Days,简称 FCD)的概念;根据各地PM2.5动态浓度数据及其室内标准浓度,计算得到了历年全国省会及直辖市的FCD;利用统计学方法获得了各地区FCD和新风设计负荷的关系。研究结果表明,FCD指标清晰地反映了全国各地新风PM2.5设计计算负荷水平;FCD值与新风设计负荷表现为高度线性相关,显著性水平P<0.01;可用FCD来直接指示建筑PM2.5的新风设计负荷水平,可为将来新风PM2.5过滤系统设计、对比提供简单直观的依据。     

Adaptively robust filtering with classified adaptive factors

The key problems in applying the adaptively robust filtering to navigation are to establish an equivalent weight matrix for the measurements and a suitable adaptive factor for balancing the contributions of the measurements and the predicted state information to the state parameter estimates. In this paper, an adaptively robust filtering with classified adaptive factors was proposed, based on the principles of the adaptively robust filtering and bi-factor robust estimation for correlated observations. According to the constant velocity model of Kalman filtering, the state parameter vector was divided into two groups, namely position and velocity. The estimator of the adaptively robust filtering with classified adaptive factors was derived, and the calculation expressions of the classified adaptive factors were presented. Test results show that the adaptively robust filtering with classified adaptive factors is not only robust in controlling the measurement outliers and the kinematic state disturbing but also reasonable in balancing the contributions of the predicted position and velocity, respectively, and its filtering accuracy is superior to the adaptively robust filter with single adaptive factor based on the discrepancy of the predicted position or the predicted velocity.