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.     

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。     

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.     

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.     

基于极大相关象素值替代的椒盐噪声滤波算法

针对传统中值滤波器在滤除大密度脉冲噪声时不能保护细节的问题,本文在对传统中值滤波算法及其改进算法研究的基础上,提出了极大相关象素值替代的滤波算法。首先对噪声进行判别,并以该象素点为中心对3×3邻域象素排序,以中间值代替该象素值。然后将中间值与周围象素进行比较,求出与其差值绝对值最小的一个象素值,最终以此象素灰度值来代替中间值。对受不同密度（大于等于0.5）椒盐噪声污染图像的试验结果表明,该算法在滤除噪声的同时很好的保护了细节,取得了良好的滤波效果。     

一种基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法

为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,提出一种新的基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其他改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种改进的方向加权中值滤波算法

为了去除图像中的随机值噪声,提出一种改进的中值滤波算法。基于图像每个像素的截断阈值,判别其是否为噪声像素,将判别结果用于修改方向加权中值滤波算法(DWM)的滤波器权重。仿真实验结果表明,对于去除图像中密度大于40%的随机值脉冲噪声,该算法比DWM算法具有更高的峰值信噪比,去噪效果较好。     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

一种基于开关型加权中值滤波的随机脉冲噪声去除方法

依据图像中随机脉冲噪声像素奇异性的特点,提出了1种新的开关型加权中值滤波算法.首先通过中值滤波的方法对被检测像素邻域进行平滑处理,并定义平均绝对差值进行噪声点的判别;对检测出的噪声像素点采用改进的加权中值滤波进行处理,即仅利用滤波窗口中未受污染的像素进行噪声滤除,加权系数同时包括空间距离与灰度的差异性.实验结果表明,提出的算法既有较高的脉冲噪声检测准确率,又能较好地滤除图像中的随机脉冲噪声.     

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

图像浮雕效果细胞神经网络模板的参数设计

基于细胞神经网络（cellular neural network,CNN）的最优边缘检测(optimal edge detector,OED)的研究,设计出一个3阶CNN算法模板的参数规则。规定CNN的反馈模板为0矩阵,阈值为0,控制模板为中心反对称矩阵,并且它的中心元素为0,其余8个元素中的一组（4个）元素绝对值的和不为0。仿真结果表明,使用5阶CNN算法、3阶CNN算法和拉普拉斯算法对同一幅图像进行处理时,平均耗时分别为0071 6,0038 5,0029 7 s,3阶CNN浮雕处理算法的耗时几乎与拉普拉斯算法的相等,但视觉效果显著优于5阶CNN算法和拉普拉斯算法。表明3阶CNN浮雕处理算法可以快速、有效地实现对图像的浮雕效果处理,所设计的3阶CNN算法模板的参数规则是合理有效的。     

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．     

基于高效非支配排序的多目标人工蜂群算法

多目标优化问题广泛存在于科学与工程领域,为了提高求解效率,改进算法中的关键环节——非支配排序,提出了一种基于高效非支配排序的多目标人工蜂群算法。本文算法根据精英指导离散解生成策略进行局部搜索,运用高效非支配排序计算解的前沿面,最后根据前沿面排名和拥挤距离来挑选表现较好的解进行下一轮迭代。在基准函数上的实验验证了本文算法在保证求解性能的前提下,可以降低1/2的比较次数,运行效率提升近65%。     

基于优化极限学习机的非侵入式负荷识别

在极限学习机的非侵入式负荷识别算法中,由于输入权值和隐含层阈值的随机产生容易导致误判,鉴于此,提出了一种改进的遗传算法优化极限学习机方法.对遗传算法中选择算子进行改进,改进方法为求解出个体的适应度值,并按从小到大的顺序完成排序,将排完序的种群等分成4份,按照比例从4份中择优组成新种群,对新种群中剩余个体再从适应度较大的...     

基于改进型Logistic混沌序列的SPC-TDCS多址接入研究

针对复杂电磁环境下雷达信号快速聚类分选问题,提出了一种采用变精度粗糙集改进的基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法。原有方法计算相似度时加权矩阵由专家给定或由经验而定,未考虑到雷达辐射源属性,造成聚类分选结果准确率不高。改进方法利用变精度粗糙集获取雷达辐射源各属性特征参数的权重,由其权重构成最优特征加权矩阵,进而计算相似度,然后基于相邻脉冲相似性对雷达信号进行快速聚类分选。仿真表明,改进方法相比原有方法保持了快速分选的能力,并且将聚类分选准确率提高了5.93%,是一种解决复杂环境下雷达信号快速聚类分选的新方法。     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

基于模糊遗传算法的混沌同步控制算法

连续变量反馈同步法（CVFS）是一种比较简单的同步控制算法，但该算法在实际应用中存在一个关键的问题，即反馈系数当选的整定比较困难。为了解决这个问题，在把模糊遗传算法（FGA）和连续变量反馈同步法（CVFS）相结合，提出了一种基于模糊遗传算法的连续变量反馈同步法（FGACVFS）。仿真结果表明：FGACVFS算法能方便有效地进行整定工作。     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。