均值加速的快速中值滤波算法

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法 ,该方法能够在有效地去除噪声的同时保持图像的边缘细节。但由于其运算的时间复杂度高 ,在滤波子窗尺度较大时 ,不能满足大型图像实时处理的需要。提出了一种利用均值加速的快速中值滤波算法 ,它能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度 ,将计算效率和运算速度提高到传统快速滤波算法的两倍以上。该算法应用于大型辐射图像的滤波处理中 ,取得了良好的效果 ,提高了图像滤波的速度 ,增强了图像处理的实时性     

矢量中值滤波在细胞彩色图像去噪中的应用

在一般图像中值滤波去噪的算法基础上,针对细胞医学图像处理的特点,用彩色图像的矢量中值滤波算法对细胞图像进行去噪处理.去噪过程使用窗口长度变换和同窗口多次迭代两种方式进行实验,结果表明,采用矢量中值滤波算法的同窗口多次迭代方式能够取得良好的去噪效果.     

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.     

基于掩膜与仿中值滤波的边缘检测处理

针对医学图像特殊而又复杂的模糊边缘以及难以区分的背景噪声,提出一种基于掩膜理论区分图像边缘信息的区分算法.通过区域对比度、图像像素特征和有限区域中像素均值等相关信息,利用先验知识和仿中值滤波的方法得到较为清晰的边缘信息.用Matlab软件对提出的方法进行模拟,详细分析了掩膜对比的理论模型以及仿中值滤波对于区分效果的影响,验证了该方法的可行性和正确性.实验证明,基于掩膜与仿中值滤波的区分算法和传统的边缘检测方法相比,在辨别相关边缘信息方面具有较好的效果,并在医学图像处理中具有一定的实用价值.     

动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理

在图像解译和识别过程中,经常需要对图像进行增强处理,以提取重要的信息。结合机器视觉、图像处理等图像增强方法,根据二维多级中值滤波原理,改进该算法,由于二维多级中值滤波在图象处理中是对图像进行固定的中值滤波处理,不能随着图像的复杂性进行变化处理,方向性不强,窗口大小不变,利用动态方向加权二维多级中值滤波方法进行图像增强处理,根据图像复杂的变化动态调整窗口大小和权值,该动态加权处理增强方法突出了视觉处理目的,达到了满意的视觉增强效果。图像处理前后的相似系数达到0.868 3,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善后期图像处理过程,提高图像分析(解译)的正确性和有效性。     

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.     

一种改进的最优全方位结构元约束层叠滤波设计方案

改进的中心加权中值滤波方案较常规中值滤波方案对图像的降噪或噪声衰减能力较强,同时对图像的边缘保持较好;而最优全方位结构元约束层叠滤波适于消除加性白噪声和脉冲噪声,但对图像高频部分的微波细节的保持能力较差,于是在最优全方位结构元约束层叠滤波设计中引入改进的中心加权中值滤波的主要思想,得到了一种新的滤波改进算法,从理论分析和图像处理仿真实验表明,该类滤波器既有有效地滤除噪声,又可充分保留原图像的细节信息。     

利用图像统计特征的的自适应中值滤波算法

椒盐噪声是图像中一种常见的噪声,如何去除椒盐噪声一直是图像处理研究的热门领域。自适应中值滤波是去除椒盐噪声较好的算法,该算法认为极值点是噪声点,实际上极值点有可能是噪声点也有可能是图像细节点。本文针对极值点提出了基于局部区域均值和方差信息和细节点在某一方向上是连续的特性进行极值点两次判定的算法。     

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。     

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.     

基于双边滤波算法InSAR干涉图平滑处理的分析

双边滤波算法是数字图像处理领域中较优良的一种算法,研究该算法应用于InSAR干涉图噪声抑制,提出双边与中值滤波的联合滤波算法,采用真实数据分析滤波效果。文中先阐述了常用的滤波算法和双边滤波算法的原理,然后对含有噪声的合成孔径雷达干涉图像进行不同的滤波算法处理,并对滤波结果进行了统计分析,最后采用双边与中值滤波的联合滤波方法,对原干涉图进行处理。结果表明,先双边滤波,再中值滤波处理结果的残留点最少,且对干涉条纹边缘有较好的保护效果。     

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．     

多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用

目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能.     

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.     

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.     

基于中值滤波算法的医学影像图像除噪设计实现研究

对医学影像图像中值滤波算法的数学模型进行了分析,采用MATLAB平台对基于中值滤波算法的医学影像图像除噪进行了算法实现设计,并运用中值滤波算法将含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像分别加以实验仿真操作,进一步对其经不同的中值滤波算法模板进行了实验比较研究。结果表明理论分析与实验的一致性。     

一种改进的图像中值滤波算法

为了满足图像预处理的实时性要求,提出一种基于前一帧图像的改进的中值滤波算法.充分利用相邻窗口间的相关信息,通过移出一列(或一行)像素并移入另一列(或一行)像素,而其余已排序像素保持不变,仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理,达到滤波要求.实验证明该算法可以有效地降低图像预处理的复杂度,使传统中值滤波算法的复杂度由原来的O(D2)降到了O(D),应用效果良好.     

图像加权中值滤波及其分级实现方法

本文介绍图像信号的加权中值滤波方法，探讨了加权中值滤波的分级加权优化与算法实现问题，给出一种新的分层加权结构，使之同时具有理想的噪声滤波和边缘保持效果。在实际图像滤波中得到了满意的验证     

基于异构平台的图像中值滤波的OpenCL加速算法

图像噪声降低了图像信噪比和质量,去噪是图像处理工作的重要环节之一.本文提出了一种基于开放式计算语言(OpenCL)架构的图像中值滤波快速降噪并行算法.介绍了OpenCL体系结构特点和中值滤波处理流程.根据图形处理器(GPU)的并发结构特点,对图像中值滤波功能模块进行了并行优化,降低了算法复杂度.通过充分激活NDRange索引空间中的工作组和工作项来提高数据访问效率,优化内核工作组配置参数,实现了中值滤波器的并行处理.实验结果表明,在图像质量保持不变的情况下,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,图像中值滤波并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了29.74、17.29、1.15倍的加速比.验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足应用的实时性处理要求.