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.     

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。     

基于改进加权均值滤波的医学影像图像除噪研究

针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学...     

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．     

基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性.     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法

为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性.     

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。     

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。     

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.     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

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。