一种新型的图像去噪滤波器

图像滤噪时利用的先验知识越多滤波效果越好,但是一般情况下只能得到一幅被污染的图像,因而无法获得这些信息.针对这点,提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器.该滤波器首先根据椒盐噪声的特点,对滤波窗口中的象素进行一种排除最大和最小的操作,滤除椒盐噪声点.其次,根据图像区域特性信息对滤波窗口再进行一次排除次最大和最小的操作.实验表明该滤波器在性能和速度两方面均强于现有的滤波器,特别是当噪声概率超过0.3时,这种优势尤为明显.     

利用图像统计特征的的自适应中值滤波算法

椒盐噪声是图像中一种常见的噪声,如何去除椒盐噪声一直是图像处理研究的热门领域。自适应中值滤波是去除椒盐噪声较好的算法,该算法认为极值点是噪声点,实际上极值点有可能是噪声点也有可能是图像细节点。本文针对极值点提出了基于局部区域均值和方差信息和细节点在某一方向上是连续的特性进行极值点两次判定的算法。     

一种新型的图像去噪滤波器

图像滤噪时利用的先验知识越多滤波效果越好，但是一般情况下只能得到一幅被污染的图像，因而无法获得这些信息。针对这点，提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器。该滇波器首先根据椒盐噪声的特点，对滤波窗口中的象素进行一种排除最大和最小的操作，波除椒盐噪声点。其次，根据图像区域特性信息对滤波窗口再进行一次排除次最大和最小的操作。实验表明该滤波器在性能和速度两方面均强于现有的滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显。     

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...     

一种混合噪声图像去噪的平滑算法

提出了一种新的混合滤波算法,对混有高斯和椒盐噪声的图像进行去噪处理.该算法首先对受椒盐噪声污染的像素点,采用自适应中值滤波算法进行去除;然后利用高阶统计量针对高斯噪声的不敏感特性,对受高斯噪声污染的像素点,采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值去除噪声.实验结果表明,该算法能够在去除高斯和椒盐噪声的同时,保留更多的图像细节信息,特别是对感染较大噪声的图像有更好的去噪效果.     

结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型

针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能.该滤波器工作模式可分为三个阶段：首先,图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次,确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后,疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点.该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,针对无论是低密度噪声图像或是高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息.     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．     

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。     

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.     

一种开关中值滤波器的改进

Shuqun Zhang和Monhammad A Karim提出了一种开关中值滤波器算法,其机制是利用4个不同方向的一维拉普拉斯算子来检测像素点是否为噪声.通过判断极值点、修正参数r和对阈值T的自适应处理,提出了一种基于极值的自适应阈值开关中值滤波器.实验结果表明,滤波器算法对椒盐噪声能很好地抑制,能很好地保护图像细节.     

基于模糊滤波器的椒盐噪声图像滤除

为滤除数字图像中的椒盐噪声,在图像灰度空间上引入模糊划分和像素点灰度值检测噪声,进而利用滤波窗口内非噪声点灰度值描述中心点的灰度水平.依据改进重心去模糊法设计一种模糊滤波器,模拟实验表明该滤波器可以有效地滤除图像中的椒盐噪声.     

一种有效去除椒盐噪声的开关中值滤波器

图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声,同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上,设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段,对于信号点保持其灰度值不变,对于可能噪声点分两步进行处理:根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点,如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值,这一步可对误判噪声点进行纠正;而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值,滤波窗口尺寸固定为3×3,这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明,本文算法在主客观方面都优于相比较的方法,且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。     

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.     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

基于3维轴距与非局部均值的无人机巡检图像去噪算法

无人机搭载摄像设备获得输电线路的数字图像,利用数字图像处理技术可以提高故障识别率,而图像在采集和传输过程中易受到噪声干扰,图像质量受损不利于后续输电线故障识别,因而有必要对图像进行去噪处理。以无人机巡检高压输电线图像为对象,针对航拍图像中存在椒盐噪声问题,研究了椒盐噪声的3维直方图分布特点,并且在非局部均值滤波算法的基础上改进相似性权重,提出一种结合3维轴距的非局部均值去噪方法,解决了原非局部均值算法主要针对高斯噪声以及耗时过长的问题。首先,根据椒盐噪声的特点,对含噪图像进行3维轴距预滤波处理,计算图像中每个像素点的3维轴距,依据轴距检测噪声点,并对噪声点进行中值滤波。其次,对噪声点和非噪声点设置不同的权重,噪声点不计入相似性度量中,使得像素块之间相似度判断更加准确,利用改进的权重计算函数作非局部均值去噪。实验结果表明,所提算法能够有效去除巡检图像中的椒盐噪声,尤其是背景复杂图像中有显著的去噪效果,图像细节和边缘信息保持较好。同时所提算法与原非局部均值相比,耗时低,实时性得以提高。     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。     

一种基于各向同性集的模糊滤波算法

图像中的椒盐噪声是一种特殊的噪声,处理不当会使图像本身的细节变得模糊不清,从而使图像降质,中值滤波能够有效地抑制椒盐噪声,但模糊了图像中的一些细节。因此结合方向图,提出了一种基于各向同性集的模糊滤波算法,不仅能够有效地抑制椒盐噪声,而且能够较好地保持图像细节,该算法大大优于中值滤波。     

一种基于FPGA的开关中值滤波算法研究

去除噪声是数字图像处理过程中的一个重要问题,对实时性要求高的系统而言,还要有足够的速度。文章基于现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)处理图像并行特性,提出了一种适宜于FPGA实现的开关中值滤波算法,该算法利用求中值过程中计算所得的极值,通过比较极值起到开关作用;设计了开关中值滤波器的硬件架构,并对其进行仿真、分析和说明。Matlab仿真结果表明,该算法可以有效地去除图像的椒盐噪声,能更好地保护图像细节。     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

一种针对椒盐噪声的滤波算法

为了消除图像在传输过程中所引入的椒盐噪声,采用了一种2级检噪的自适应滤波算法.该算法对经典自适应滤波算法在检噪和滤噪功能上进行了改进.首先,针对不同类型图像采取了不同类型的检噪方案,然后区分出噪声点和信号点,最后,该算法根据噪声密度的不同采取不同的滤噪方案而保留信号点.仿真实验结果表明,在不同噪声密度情况下,改进后的算法不仅更有效地滤除椒盐噪声,而且能很好地保护原图的边缘与细节.不仅如此,即使针对存在大量极值信号点的图像,提出的算法仍有较好的滤波效果:针对加入黑色方块的Lena图像,当噪声密度为0.7时,该算法滤波的PSNR达28.16dB,滤波时间仅为6.46s.因此,对于不同类型的图像,该算法均满足实时性和高效性2个方向的要求.