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.     

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。     

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.     

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．     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

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...     

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。     

基于前馈神经网络的图像去噪研究

提出一种检测和去除污染图像脉冲噪声的有效算法,采用前馈神经网络(FFNN)检测污染图像脉冲噪声,采用改进的算术均值滤波器去除测出的脉冲噪声。该算法仅对检测到的噪声像素进行滤波,采用窗口中未污染像素的算术平均值去除噪声。实验结果表明,该算法无论在图像质量的定性还是在定量评价方面均获得了良好效果。     

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。     

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.     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

一种新的混合噪音滤波器加速算法

混合噪音滤波器MNF是目前滤波效果最好的算法之一,然而,由于它采用非局部算法思想,所以存在较大的计算负担,针对该不足,提出一种基于均值和方差相似性的加速算法(FMNF).该算法之关键思想是对邻域像素预分类,把两像素的均值比和方差比均在给定阈值范围内(接近于1)的邻域像素分为一类,视为相似像素,相似的像素参与滤波计算,不...     

基于纹理细节方向性的混合滤波器加速算法

提出一种基于纹理细节方向性的混合噪音滤波器加速算法（DMNF）。它是针对混合滤波器（MNF）存在着较大的计算负担问题而提出的一种加速算法,该算法在计算相似窗口相似程度时只允许相似窗口中处于0?、45?、90?、135?方向上的像素参与其加权“范数”计算,而忽略其它方向上的像素,以此提高滤波速度。仿真实验证明,DMNF算法在保持MNF的滤波效果的基础上,对各种噪音类型,运算速度均可提高25%以上。     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法.采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波.实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善.     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法。采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波。实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善。     

基于MTM和灰色关联度的混合噪声自适应滤波算法

利用MTM滤波算法和灰色关联度的特点,提出一种基于MTM滤波算法和灰色关联度相结合的混合噪声图像的自适应滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的MTM值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到滤波后图像.仿真实验表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效抑制图像的噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的清晰度.