一种快速图象中值滤波算法

提出了一种基于灰度图象的二维中值滤波快速算法。该算法每次只考虑滑动窗中移出和移入的数据，避免了传统算法中因排序所需的大量数据比较，该算法比较次数仅与前后两次窗口中值的差值成正比。     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

基于灰度统计值的遥感影像快速中值滤波算法

提出一种新的遥感影像快速中值滤波算法,并对不同的中值滤波算法进行比较分析。普通快速中值滤波算法利用相邻窗口的相关性,减少排序次数。本算法抛开排序,通过构造长度与滤波窗口大小相同的一维数组,利用各灰度级的统计值,由中值特性获取窗口中值,从而大大提高算法的效率。对于n＊n的滤波窗口,本算法可将算法复杂度由O（n4）降至O（n2）,进一步利用相邻窗口的相关性,可将复杂度降低至O（n）。     

目标检测中的快速中值滤波法

在简要描述条带式CCD(Charge Coupled Device)弹道相机测试系统中的计算机软件处理子系统的基础上,针对在图像处理过程中,中值滤波排序工作量多、速度慢、非实时性的缺点,提出了一种快速中值滤波法.其主要特点是充分利用相邻两个中值滤波窗口内信号数据的相关性,通过移出和移入一列像素,而保留其左边界和上边界窗口内的排序信息;仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理.使传统算法的复杂度由O(D4)下降到O(D2),大大提高了运算速度.将此方法应用到测试系统中,取得了很好的效果,实现了系统实时性要求.     

一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波算法在去除脉冲噪声时会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊,提出一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法先检测出脉冲噪声点,采用自适应窗口对噪声点进行中值滤波.仿真实验表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,提高了峰值信噪比.     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法．它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素分成两组．当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进而求出其中值．避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量     

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.     

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%.     

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.     

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.     

一种基于极值的自适应中值滤波改进算法

提出了一种基于极值的自适应中值滤波改进算法,该方法可以有效地保护图像细节,并去除图像中的椒盐噪声.首先利用椒盐噪声的分布给出疑似噪声的判断标准,然后根据噪声密度自适应地确定滤波窗口大小,再采用一种新的算法进行滤波,最后将本算法与其他几种滤波算法进行对比,实验结果表明,本算法优于其他中值滤波算法.     

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。     

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.     

GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤中获得明显效果，首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一咱新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模拟及其适应算法，然后，为了进一步提高滤波器的动态性能，改进了周东华等提出了的强跟踪滤波器，大大提高了ＧＰＳ动态定位位扩展卡尔曼滤器的跟踪能力。     

汽车转弯自动照明控制系统数据采集滤波方法

为了减少汽车转弯自动照明控制系统数据滤波处理中的延时,在滑动中值滤波方法基础上,提出了一种带补偿的限幅滑动中值滤波算法,通过补偿的方式跟随信号的变化趋势。该算法通过2个步骤完成滤波,先对数据进行带补偿方式的限幅处理,再进行滑动中值滤波处理。该算法综合了滑动中值滤波法的实时性以及限幅滤波法对偶然性干扰滤除的有效性,实现更准确的滤波。仿真与实测结果表明,与滑动中值滤波方法相比较,改进后的算法滤波能够实时地滤除数据中的干扰,处理时间可减少62%,滤波效果较好,且速度信号的数据滞后时间较短,实时性较高,满足系统设计要求。     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一.为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测.实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值.     

一种动态窗口调整IAE滤波器的立体视觉测量滤波

针对运动物体的立体视觉测量滤波问题进行研究,引入IAE（innovation-based adaptive estimation）滤波器,并提出了一种IAE窗口动态调整的方法.先通过IAE对噪声方差估计的误差与窗口宽度的关系,限定了宽度的取值范围,再依据物体运动的深度变化率计算噪声标准差的变化率,以此动态调整滤波器窗口的宽度,从而提高IAE对噪声统计特性的估计精度.实验结果表明,所提出算法具有良好的滤波效果.      

图像平滑的快速算法

根据权矩阵的结构特点，提出了矩形窗口加权平滑的快速算法，充分利用相邻窗口相同运算的中间结果，显著减少了窗口运算的乘法和加法次数．提出了中值滤波的快速算法，利用已滤波的上一窗口和左一窗口的排序信息，缩短了排序过程，大幅度地减少了比较运算次数．