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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 156 毫秒

1.  一种新的脉冲噪声图像恢复方法  被引次数:1
   张震  马驷良  刘建国  刘辉《吉林大学学报(理学版)》,2008年第46卷第4期
   为消除图像中的脉冲噪声, 提出一种窗口自适应开关中值滤波方法. 利用BP神经网络将图像中的每个像素点分类为信号点或噪声点, 再采用改进的中值滤波器对检测后的图像进行滤波处理. 根据噪声检测结果, 滤波器自适应调整窗口大小并选择性取样, 逐点滤波消除图像中的噪声. 该方法在抑制脉冲噪声、 保护图像细节方面均优于以往基于中值滤波的法, 即使在图像遭受70%噪声污染的极端情况下, 仍能得到很好恢复.    

2.  小波变换在微光图像处理中的应用  
   邸志刚  贾春荣  李印民《河北理工学院学报》,2007年第29卷第4期
   微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。    

3.  小波变换在微光图像处理中的应用  
   邸志刚  贾春荣  李印民《河北理工大学学报(自然科学版)》,2007年第29卷第4期
   微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。    

4.  序列切片图像中斑块状污染的消除  
   王广志  丁辉  彭江  汪爱媛《清华大学学报(自然科学版)》,2006年第46卷第9期
   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。    

5.  基于Matlab的图像去噪可视化系统设计  
   李秀梅  张奇伟  应广之《杭州师范大学学报(自然科学版)》,2012年第6期
   设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声,讨论和比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.    

6.  高噪声散斑条纹图像滤波技术的比较  被引次数:1
   高威  宋鹏  孙平《山东师范大学学报(自然科学版)》,2010年第25卷第1期
   在高噪声散斑条纹图中含有大量的噪声,这些噪声极大的影响了图像的质量.条纹图像处理之前一般的要进行图像预处理,通常选用滤波的方法来去除散斑噪声.笔者介绍了目前常用的滤波方法:均值滤波、中值滤波、频域低通滤波和同态滤波等,利用MATLAB编程实现了这些滤波方法,通过比较对散斑图的滤波效果,以及比较通过这些滤波方法滤波后的图像的方差,平滑指数等各项数字指标,总结了各方法的特点.    

7.  转子强脉冲干扰非线性信号的混合滤波方法研究  
   赵荣珍  张优云《兰州理工大学学报》,2005年第31卷第1期
   针对脉宽调制控制器在转子振动信号中产生的强脉冲及其它随机干扰噪声,对信号的滤波方法进行了研究.设计了将中值滤波与小波消噪串联的混合滤波器对非线性信号进行滤波的方案.通过对信号的前后周期延拓,将中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声并消除信号的边缘保持;对线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声,用默认软阈值小波消噪平滑中值序列中的随机噪声分量,分析表明,该滤波器对该类振动信号的处理效果好,提取到了转子的本质振动信号并保持了信号的光滑性.    

8.  分类均值—加权中值混合滤波器  被引次数:5
   蔡靖 杨晋生《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》,1999年第32卷第5期
   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。    

9.  一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法  
   沈德海《渤海大学学报(自然科学版)》,2011年第32卷第4期
   针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声污染图像的去噪能力较强,而且有效地保持了图像细节。    

10.  一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法  
   高国伟 谢元旦 王宇《鞍山科技大学学报》,2006年第29卷第1期
   在球团矿粒度在线检测系统中,球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声。中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果,对于白噪声降噪效果较差;小波包技术可以很好的消除白噪声,但对脉冲噪声滤波效果不理想。提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法。实验表明,这种综合方法具有良好的消噪效果,满足球团矿图像后续更高层次处理的要求。    

11.  一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法  
   高国伟  谢元旦  王宇《辽宁科技大学学报》,2006年第29卷第1期
   在球团矿粒度在线检测系统中,球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声.中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果,对于白噪声降噪效果较差;小波包技术可以很好的消除白噪声,但对脉冲噪声滤波效果不理想.提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法.实验表明,这种综合方法具有良好的消噪效果,满足球团矿图像后续更高层次处理的要求.    

12.  基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪  被引次数:7
   叶鸿瑾  张雪英  何小刚《太原理工大学学报》,2005年第36卷第5期
   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。    

13.  一种基于Rank变换的改进中值滤波  
   夏道平  董方敏  潘天浩  姚刚  刘勇《三峡大学学报(自然科学版)》,2011年第33卷第2期
   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.    

14.  伪彩色图像边缘平滑的中值滤波方法  
   石美红《西安工程科技学院学报》,1994年第2期
   对伪彩色中的色块图像边缘平滑处理,经过比较和实验不同的滤波方法,介绍了中值滤波有着其它滤波器所没有的良好特性。对中值滤波的窗口选择进行了详细地分析和讨论,并提出了中值滤波实施中的改进方法。    

15.  一种去除图像混合噪声的新方法  
   杨辉  唐建锋  陆世专《衡阳师专学报》,2010年第6期
   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。    

16.  基于小波的图像去斑点噪声方法的研究  被引次数:1
   化莉《哈尔滨师范大学自然科学学报》,2010年第26卷第3期
   根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.    

17.  具有细节保护特性的多级中值滤波算法  被引次数:4
   朱其刚《山东科技大学学报(自然科学版)》,2005年第24卷第3期
   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。    

18.  基于混合中值滤波的图像去噪处理  被引次数:4
   刘进  厉树忠  张媛《甘肃科技》,2006年第22卷第9期
   本文结合线性滤波技术和非线性滤波技术,对受高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声影响的图像采用局部均值再取中值的滤波方法进行去噪处理。实验结果表明,该方法较好地实现了图像中混合噪声的滤除和图像细节的保留,显著提高了图像的清晰度、可懂度和信噪比。    

19.  基于各向异性扩散的多细节图像消噪方案  
   郝明  方亮《四川理工学院学报(自然科学版)》,2010年第23卷第4期
   文章针对传统消噪方法在消除噪声的同时破坏了图像的细节信息的缺点,基于各向异性扩散方程实现数字图像中的消噪,并与中值滤波、均值滤波和各向同性扩散进行比较,实验仿真证明各向异性扩散消噪在消除噪声的同时更好的保留了图像的细节信息。    

20.  基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究  
   杨辉  唐建锋  杨利容  许岳兵《衡阳师专学报》,2011年第6期
   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。    

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