均值加速中值滤波算法

本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值。理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度(ONlnN)简化为O(N(1 lnN)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景。     

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.     

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.     

具有细节保护特性的多级中值滤波算法

提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进，一方面基于区域的统计信息，对噪声点进行分析；另一方面对多级中值滤波的方向进行自适应处理。与中值滤波相比，它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能，而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

一种改进的雾化图像快速复原算法

基于暗通道理论,提出一种改进的单幅图像去雾算法,对雾化图像快速去雾.改进算法采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法,计算边缘细致清晰的暗通道,根据雾天成像的物理模型估算透射图.与传统算法相比,估算出的透射图细致清晰,无需优化,克服了传统算法用大量时间优化透射图的缺点,大幅降低了算法的复杂度.试验结果表明,该算法可以实现对单幅图像的高质量快速去雾.     

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．     

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。     

基于场景的自适应红外焦平面非均匀校正技术

为提高基于场景的自适应算法性能,根据图像非线性滤波理论,提出采用中值滤波进行图像前处理的自适应红外焦平面校正技术。该算法经过仿真图像序列和实际图像测试,达到较高的非均匀校正水平,降低了固定图案噪声,保护了图像细节。同时算法具有计算复杂度低,可以有效获得随帧数变化的探测器增益和偏置参数。     

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.     

支持向量机在注塑产品图像预处理中的应用

分析了现有中值滤波器算法在注塑产品图像预处理过程中应用时存在的问题,结合注塑产品图像的特点,提出了一种新的多级中值滤波器算法;通过训练基于支持向量机的像素点分类器,实现了对图像中像素点类型的判别,进而根据其自身特性的不同,有的放矢地选择相应的滤波处理方法.该算法既有效地抑制了注塑产品图像中存在的噪声污染,又提高了滤波算法保护图像中边缘细节信息的能力,更好地满足了注塑产品图像预处理的要求.仿真研究证明了该算法的有效性.     

分类均值—加权中值混合滤波器

研究了受混合噪声污染图像的降噪滤波问题,并提出了一种基于均值滤波和加权中值滤波的混合滤波方法,该方法将输入样本集按照某种分类方法分成若干子集,在各自子集内进行求均值,然后根据不同子集的样本个数进行加权中值滤波。经分析和计算机模拟表明,此种方法能较好地消除高斯和脉冲混合噪声的影响,并且计算简单。     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

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。     

序列切片图像中斑块状污染的消除

为消除序列切片显微图像中的斑块状污染噪声,提出了一种三维截面图像顺序滤波的处理算法。根据斑块状污染噪声随机出现在单个层片的特点,通过数据重构,得到三维图像体数据,并针对斑块状污染噪声在不同观察方向上的形态退化,分别进行特定方向的中值滤波。算法可有效消除原始图像中的斑块状污染噪声,使图像分割和三维图像重构组织的连通关系得以保证,该算法等价于采用特殊的序列三维中值滤波器对图像进行处理。     

一种有效的自适应中值滤波算法

针对标准中值滤波算法的不足,提出改进的自适应中值滤波算法。该算法利用极值的方法统计图像噪声点,然后计算以噪声点为中心像素的予窗口的方差,对噪声点采取多窗口、多尺度的滤波。最后自适应选择方差最小的予窗口滤波。经过计算机模拟实验,采用该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于标准中值滤波算法。     

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。     

中值滤波与均值滤波法在条形码去噪中的应用

通过对条形码图像进行二值化处理,采用中值滤波与均值滤波方式完成对条形码的去噪,解决条形码在识别过程中遇到的问题。     

基于局部统计的自适应SAR图像去噪算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声对图像质量有严重影响,使检测、识别等进一步应用受到很大限制.相干斑噪声是一种乘性噪声,传统的空域去噪算法(均值滤波、中值滤波)难以将其消除.针对SAR图像的去噪问题,本文研究了Lee滤波和Kuan滤波两种基于局部统计的自适应去噪算法,给出了MATLAB实现并在MSTAR的SAR图像上进行实验.结果表明,Lee滤波和Kuan滤波都能够有效抑制SAR图像的相干斑噪声,去噪图像更平滑,目标更清晰.与传统的均值滤波和中值滤波相比,这两种基于局部统计的自适应去噪算法在视觉效果、方差和等效视数等评价指标上取得更好效果.     

一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．