医学超声病灶图像自适应滤波器设计

该文针对医学超声图像噪声的特点提出了非线性滤波器.首先介绍了自适应中值滤波器的工作原理,然后用其与经典中值滤波器对含有不同噪声密度的肝癌超声图像进行去噪处理.实验结果对比表明：自适应中值滤波能够有效改善图像质量,在降低图像噪声的同时能较好的保持图像细节信息和视觉效果.     

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。     

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.     

自适应型中心加权的中值滤波器

针对低噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法.该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法.通过粗略地检测图像中的冲击噪声污染率,来自适应地调整中心像素的权值.从而控制新的滤波器对不同污染程度的噪声图像进行不同程度的平滑,即对轻度污染的图像进行轻度的平滑,而对污染比较严重的图像进行重度的平滑.实验结果表明.新的滤波算法优于传统的中值滤波器及其他一些典型的改进型中值滤波器.     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

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。     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果     

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.     

基于峰度系数方差的加权自适应引导滤波

针对传统局部窗口方差提取有噪图像边缘困难的问题，本文介绍了峰度系数方差准确感知有噪图像边缘，并基于此提出一种加权自适应引导滤波器.自适应调节引导滤波中固定正则化系数，解决边缘模糊、边缘光晕的问题；基于像素的多邻域窗口边缘权重，实现聚合加权滤波，进一步抑制边缘模糊.实验结果表明:本文方法在不同噪声级别下，PSNR、SSIM均值提升率分别大于65%、78%；滤波结果图像在噪声平滑和边缘保持两方面均有更好性能.      

一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.     

荧光造影图像序列的噪声滤波

通过对视网膜血流荧光造影图像分析, 将自适应加权 平均方法与顺序统计滤波器相结合, 构造了扩展自适应加权平均（EAWA）滤波器. EAWA滤 波器是一个灵活的滤波器模型, 它通过设计关键像素和权值分布函数, 以达到特定滤波效 果. 在此模型基础上, 针对荧光造影图像, 建立了高亮度保持（HIP）滤波器. 实验结果 表明, HIP滤波器不仅可以有效地滤波, 又可以保持高亮度点的亮度不被退化.     

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。     

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．     

核医学图片的数字图像处理

用线性滤波器处理核医学脏器图片．造成图像边缘不清楚，从而影响了诊断．本 文用一种非线性统计滤波器——中值滤波和平均滤波相结合来处理核医学脏器图像． 这种方法综合了平均滤波和中值滤波对噪声的抑制特性和保留图像边缘的特性．考虑 到图像的局部起伏．引入Ａｎｓｃｏｍｂｅ变换使图像的泊桑噪声与信号近似无关。最后 对实际的核医学脏器图片作了处理，并与线性滤波处理结果做了对比．收到了满意的 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.     

基于MATLAB的图像消噪算法研究

综合分析了几种用于图像消噪的方法 ,并通过实验比较了各种消噪方法的效果 .实验表明 ,对于非线性高斯白噪声 ,小波分析方法优于中值滤波和自适应维纳滤波 ;加权中值滤波适宜于滤除脉冲噪声 ,而自适应维纳滤波对于滤除乘性噪声效果较好     

图像处理中的中值滤波的实现

对图像处理过程中的中值滤波作了详细的论述,对图像的噪声的特点、判断方法以及处理方法做了详细论述,较详细地给出了中值滤波地处理过程,给出了中值滤波的实现.     

DT-MRI张量值图像的一种加权方向距离滤波方法

为了正则化扩散张量磁共振成像所产生的扩散张量场,提出了一种非线性张量值加权方向距离滤波方法.首先通过张量间的二次点积定义了张量值图像的方向滤波,然后结合张量中值滤波引入了一个联合最小化准则,在此准则的基础上给出张量值方向距离滤波器的一般结构,并使用权重矢量在距离和方向域上控制滤波器输出,获得更加稳健的处理结果.在合成二阶张量场和真实扩散张量数据集上进行了实验.客观结果比较和滤波图像的主观评估表明:该滤波方法可在保持张量场细节不变的同时有效地消除噪声,是磁共振扩散张量场的一种有价值的滤波工具.