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．     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

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.     

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。     

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．     

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。     

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.     

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。     

面向网络传输的无损压缩算法优化研究

针对网络传输流量过大、网络瓶颈严重的问题,文章提出了一种新的数据压缩算法,以LZW无损数据压缩算法为基础,将偏移编码方法引用到LZW算法中,采用修改压缩字典的维护方式和压缩数据的输出方式,增强字典自适应性,同时减少字典重新建立次数,提高了原算法的压缩效率;通过引入参数调节机制,使算法在不同情况下具有通用性。实验结果表明,新算法的压缩比比原LZW算法提高了0.2～0.9,较大地提高了压缩效率。     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

一种基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法

为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,提出一种新的基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其他改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种改进不确定型AHP算法探讨

对不确定型AHP的算法进行了研究.本文根据模糊极值的思想,提出了不确定AHP问题中两两比较区间矩阵的一种新算法及新的总体排序方法,归纳总结了运用改进算法进行决策的详细步骤,并通过仿真实例说明了算法的可行性.通过与其他算法的比较,阐明了改进算法计算过程更加简便,结果更加合理.     

一种改进的雾化图像快速复原算法

基于暗通道理论,提出一种改进的单幅图像去雾算法,对雾化图像快速去雾.改进算法采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法,计算边缘细致清晰的暗通道,根据雾天成像的物理模型估算透射图.与传统算法相比,估算出的透射图细致清晰,无需优化,克服了传统算法用大量时间优化透射图的缺点,大幅降低了算法的复杂度.试验结果表明,该算法可以实现对单幅图像的高质量快速去雾.     

一种基于PDCT的快速JPEG压缩算法

为了在运算能力有限的嵌入式系统中运用JPEG压缩视频,实现了一种基于裁剪离散余弦变换(PDCT)的JPEG压缩算法,能在保证压缩率、压缩质量不变的情况下提高执行速度。在基于AT91SAM9G45的硬件平台上测试改进后的算法,结果表明算法的速度提升了两百多倍,达到了实时压缩PAL或NTSC视频的要求,有很高的应用价值。     

优化路径的种子填充算法

在递归种子填充算法的基础上,提出一种优化递归算法填充路径的改进算法.在填充时选取能够代表填充路径的像素点作为种子点入栈,减少重复入栈的像素点数,从而减少弹、压栈和判断操作.在保留原算法优势的同时,使得填充时间明显缩短,并减小堆栈所需的存储空间.     

一种新的惯性/GPS组合导航系统随机干扰处理方法

研究动力学系统波动算法的简化和改进方法,用该方法对陀螺漂移,加速度计误差等随机干扰进行统计描述,巧妙地运用卡尔曼滤波除组合导航系统的波动型干扰,简化原算法,使计算量比原算法减少,通过对惯性／GPS组合导航系统中的波动法和卡尔曼滤波的比较及计算机仿真研究表明,新的改进波动算法与原算法几乎一样有效,波动型随机干扰的估算精度高于标准卡尔曼滤波。     

改进向量量化算法的图像压缩研究

针对于传统的LBG向量量化压缩图像效果不是很好,而提高其效果的方法之一是增加向量的维数,但这也会增加运算的复杂性的情况下,提出一种改进的LBG算法来实现对图像分解效果的提高.该方法通过LBG算法先对图像进行量化编码,再用原图像减去该编码恢复的图像而得到量化误差;对这个量化误差还用LBG算法进行编码量化.还原时先恢复原图像的量化编码,再加上恢复的误差量化编码.仿真结果表明,改进算法运算复杂度不会增加,图像压缩后还原效果较好,同等条件下能得到更高的信噪比和峰值信噪比.