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...     

基于SVM分类与回归的图像去噪方法

提出一种基于SVM分类与回归技术的图像去噪方法,即:去噪过程先利用SVM分类器将含噪图像中的像素分为噪声或非噪声点;接着,非噪声点像素值被保留,而噪声点像素值则通过SVM进行回归估计,从而达到去噪的目的.针对椒盐和高斯噪声在MATLAB6.5环境下搭建实验平台,运用OSU_SVM3.0和LS_SVM 工具箱分别建立4邻域、8邻域和24邻域3种分类和回归模型.去噪实验证明,与已有的算法比较,该方法能达到较高的峰值信噪比,具有很好的去噪效果.     

基于3维轴距与非局部均值的无人机巡检图像去噪算法

无人机搭载摄像设备获得输电线路的数字图像,利用数字图像处理技术可以提高故障识别率,而图像在采集和传输过程中易受到噪声干扰,图像质量受损不利于后续输电线故障识别,因而有必要对图像进行去噪处理。以无人机巡检高压输电线图像为对象,针对航拍图像中存在椒盐噪声问题,研究了椒盐噪声的3维直方图分布特点,并且在非局部均值滤波算法的基础上改进相似性权重,提出一种结合3维轴距的非局部均值去噪方法,解决了原非局部均值算法主要针对高斯噪声以及耗时过长的问题。首先,根据椒盐噪声的特点,对含噪图像进行3维轴距预滤波处理,计算图像中每个像素点的3维轴距,依据轴距检测噪声点,并对噪声点进行中值滤波。其次,对噪声点和非噪声点设置不同的权重,噪声点不计入相似性度量中,使得像素块之间相似度判断更加准确,利用改进的权重计算函数作非局部均值去噪。实验结果表明,所提算法能够有效去除巡检图像中的椒盐噪声,尤其是背景复杂图像中有显著的去噪效果,图像细节和边缘信息保持较好。同时所提算法与原非局部均值相比,耗时低,实时性得以提高。     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

一种混合噪声图像去噪的平滑算法

提出了一种新的混合滤波算法,对混有高斯和椒盐噪声的图像进行去噪处理.该算法首先对受椒盐噪声污染的像素点,采用自适应中值滤波算法进行去除;然后利用高阶统计量针对高斯噪声的不敏感特性,对受高斯噪声污染的像素点,采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值去除噪声.实验结果表明,该算法能够在去除高斯和椒盐噪声的同时,保留更多的图像细节信息,特别是对感染较大噪声的图像有更好的去噪效果.     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型

针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能.该滤波器工作模式可分为三个阶段：首先,图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次,确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后,疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点.该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,针对无论是低密度噪声图像或是高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息.     

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰.     

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。     

基于L1范数和自适应全变差的椒盐噪声图像去噪

针对经典全变差模型在进行椒盐去噪时不能有效保留图像边缘信息的问题,提出一种基于L1范数和自适应全变差正则化的椒盐噪声图像去噪方法.该方法在全变差和图像去噪模型的基础上构建了显式椒盐去噪模型,利用噪声像素的平均值计算自适应正则化参数,并有效保留图像边缘信息,使用原始对偶梯度算法求解显示模型,使所求得的数值解更加接近原始图像.实验结果表明:与其他方法相比,本文方法在PSNR和SSIM方面均优于对比的方法,可以有效去除高密度椒盐噪声.     

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.     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声...     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

模糊理论处理高密度椒盐噪声的新方法

利用模糊数学理论对图像滤波算法进行了研究.针对高密度椒盐噪声,讨论ROAD统计量检测噪声的能力, 探讨高密度椒盐噪声的处理方法, 结合椒盐噪声的性质提出了一种噪音检测的新方法, 并基于像素相似度进行去噪,采取分离出噪音点的处理思路, 得到了比较好的结果.     

基于稳健回归的自适应图像去噪方法

提出一种基于稳健回归的图像去噪方法。该方法使用最优尺寸自适应窗技术来探测图像的边界像素,减少边界像素对降噪算法的影响,并且使用尽可能多的邻域信息来提高回归性能。使用该方法对加入混合高斯噪声的真实图像进行降噪实验,结果表明,该方法不仅具有出色的去噪性能,而且能够适应不同的噪声分布。     

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

基于噪点检测与邻域权值内插的彩色人脸图像去噪

该文提出了一种基于彩色人脸图像训练库和Chebyshev不等式的有噪像素点检测算法,并利用像素间的相关性通过邻域权值内插算法,实现了彩色人脸图像的去噪。首先在L*a*b*颜色空间中进行主成分分析(principle component analysis,PCA)重建,然后定义了像素点向量距离差和像素点向量角度差,并给出有噪像素点判决准则,实现了有噪像素点与无噪像素点的区分,最后,利用像素点8邻域信息建立权值内插模型,结合PCA重建图像得到最终的去噪图像。在PIE标准人脸数据库中加入Gauss、椒盐、块噪声对该算法性能进行测试,并与其他几种去噪算法进行比较。实验结果表明:采用该算法去噪的彩色人脸图像具有更加清晰的边缘,保留了更多的有用信息,达到更高的峰值信噪比,且对多种噪声具有较好的去噪性能。     

数字图像的混合噪声去除

针对混有高斯噪声和椒盐噪声的数字图像去噪,提出一种混合噪声滤波算法.首先判断滤波窗中心像素是否是噪声点,如果是噪声点,则取窗口内与其他像素灰度差值绝对值和最小的那个像素值作为噪声点的灰度值;否则,不改变当前像素值.通过实验分析比较,该算法能够在去除噪声的同时更大限度地保留图像的细节信息,并且由于算法在时域内进行,其运算...     

高密度噪声和混合噪声的图像去噪算法

去除高密度噪声和混合噪声一直是图像处理的难题之一.提出的算法MMM(Mixed-Median-Mean)将传统的中值和均值滤波相结合,取得了较好的去噪效果.该算法对邻域窗口内像素点进行有效替换,并且引入超参数k对替换数目进行控制,有效地提升了传统算法的去噪性能.实验对单一的高密度噪声和混合噪声的不同组合进行了验证,噪声包括高斯噪声、脉冲噪声和乘性噪声.实验结果证明该算法的有效性及强鲁棒性.