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.     

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。     

基于中值滤波和Contourlet变换的图像去噪研究

针对图像中同时含有脉冲噪声和高斯噪声的情况,提出了一种中值滤波和Contourlet变换相结合的图像去噪方法,首先用中值滤波检测出脉冲噪声的噪声点并加以处理,然后用Contourlet变换对高斯噪声进行处理.实验结果表明,此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,提高去噪后图像的PSNR值,而且可以很好地保留图像的细...     

带修正因子的均值和中值滤波算法研究

大部分自然图像同时包含高斯噪声和椒盐噪声,简单地运用传统的滤波算法不能得到理想的滤波效果.为了解决混合噪声图像的滤波问题,分别针对以高斯噪声为主的混合噪声图像和以椒盐噪声为主的混合噪声图像,提出了带修正因子的均值滤波算法和带修正因子的中值滤波算法.这两种算法在修正后的阿尔法均值滤波算法的基础上做了两方面的改进:首先,提出在图像邻域内为不同灰度值的像素点给出归一化的权值,用这些权值和与其对应的灰度值共同决定滤波输出.其次,所设计的权值可以用修正因子来进行微调,来获得理想的滤波效果.实验证明,其处理效果优于传统滤波算法和修正后的阿尔法均值滤波算法.     

基于改进三维块匹配滤波的图像去噪算法

为了有效滤除樱桃图像在获取过程中混杂的不同噪声,保障图像识别与机器自动采摘时良好的图像信息质量,提出一种改进三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering, BM3D)的图像去噪方法.首先,在三维块匹配滤波的基础估计阶段构建自适应中值滤波处理器,滤除图像中部分椒盐噪声,并改进优化硬阈值、滑窗步长及三维硬阈值等关键参数快速滤除高斯噪声;其次,在基础估计阶段与最终估计阶段之间引入中值滤波,最大限度地去除图像中剩余的混合噪声;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性,并对比分析改进前后算法的归一化均方误差、峰值信噪比、信噪比改善因子及结构相似性等性能.结果表明,改进的BM3D方法在保持好樱桃图像细节信息的同时,能有效去除高斯噪声和滤除大概率椒盐噪声,且随混合噪声干扰的增强,所提算法的去噪性能更佳且优于其他滤波方法.     

一种有效的去除图像混合噪声的算法

提出一种有效的去除图像混合噪声的算法.该方法包括空间域的脉冲噪声去除和小波域的高斯噪声去除两个阶段.空间域的脉冲噪声去除利用一种加权平均的同组滤波算法进行,完成图像初始滤波;小波域的高斯噪声去除则利用NeighShrink阈值化方法对小波系数进行收缩,其中,为了提高峰值信噪比和增强视觉效果,修正了NeighShrink方法中小波系数的收缩因子.最后,对所提算法进行了仿真研究,仿真结果表明所提算法能有效去除图像中的脉冲和高斯混合噪声,并较好地保存了图像细节.     

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

一种基于小波变换图像去噪的新方法

提出一种将小波变换去噪和高阶统计量滤波法去噪相结合用于图像去噪的新方法, 既较好地保持了图像边缘细节, 又有效地虑除了噪声. 实验结果表明, 相对于单一的小波变换去噪或高阶统计量滤波法去噪, 所给方法在视觉和峰值信噪比增益上都取得较好效果.     

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。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的应用

为改善辐射图像质量,提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征,在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程;同时,采取NSHP(non-symmetrichalfplane)模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声,和传统滤波方法相比,更好地保持了图像的细节信息,体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。     

一种去除高斯噪音的新方法

提出一种新的去除高斯噪音的方法（NLTF）。该算法利用梯度能很好地反映图像结构信息的特点,把梯度引入双边滤波算法中,又结合非局部均值的思想,而提出一种改进算法。它在保护图像边界和细节方面比双边滤波算法有明显优势;在去除高斯噪音上比非局部均值平滑的更好。仿真实验证明,使用NLTF去噪,在视觉效果和PSNR等方面均超过已知的许多经典算法。     

全方位加权自适应形态滤波的井下电视套损图像去噪算法

在传统的数学形态学滤波基础上,引入全方位形态学结构元素,通过自适应形态学运算的加权组合,提出了一种全方位加权自适应组合形态滤波,对低光照条件下获取的井下电视套损图像进行滤波处理.实验表明,针对噪声主要为高斯白噪声的井下电视套损图像,通过与传统开闭和闭开形态学滤波以及中值滤波对比分析,该方法有效地去除了井下电视套损检测图像的噪声,改善了图像的视觉效果,从而提高了后期图像数字化定量解释的精确度.     

面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

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。