一种改进的自适应中值滤波方法

非线性滤波方法中中值滤波因其有效的噪声抑制技术,得到广泛应用。针对传统的自适应中值滤波易将高频信号点误分为噪声点,同时容易模糊图像细节的问题,提出一种改进的自适应中值滤波方法。在进行噪声点检测时,引入了最小集合距离测度,有效地避免了将高频信号误判为噪声。实验结果表明,该方法在检测正确率、降噪和保留细节方面都优于改进前的算法。     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

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。     

一种面向静态图像消噪处理的二维中值滤波方法

提出了一种基于二维中值滤波用于静态图像消噪的改进算法.实验表明,该算法能有效滤除图像中的高斯噪声和斑点噪声,同时能很好地保持图像中的细节部分且比较容易用硬件实现.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

一种中值滤波的快速算法

给出了一种中值滤波的快速算法,该算法利用了两次中值滤波的窗口内数据的相关性。在中值滤波过程中,除了第一个中值要用传统排序算法求得,以后的中值都是通过把新进入窗口元素在前一次排好的序列进行对分查找和内插操作求得。为了更于窗口移动,设计了一种数据结构,可以快速用新移入数据覆盖移出数据,大大减小计数量,还给出了窗口按“之”字形路线移动的２维中值滤波方法。     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

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.     

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．     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

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。     

一种改进的中值滤波方法

探讨一种改进的中值滤波法进行VSP资料波场分离。从常规中值滤波的数学原理入手,详细探讨了一种改进的中值滤波法,使其在边界(L-1)/2个采样点的滤波效果与常规的中值滤波结果相同,而在对中间的各样点进行滤波时,将常规的中值滤波结果也参与到滤波过程中。通过对理论数据和2个零偏VSP资料进行波场分离,及对比分析分离后的波场,结果表明,改进的中值滤波相对于传统的中值滤波具有很高的稳健性和适应性。     

基于区域统计特征的车牌定位与分割算法研究

通过分析车牌区域与背景区域的不同特征,采用车牌的统计特征与图像滤波相结合的方法,针对图像背景区域中不同特征的背景信息,采取相应的措施,逐步滤除车牌背景,实现了对车牌区域的准确分割.实验结果表明,本文所提出的算法能够快速、完整地提取车牌区域的字符信息.     

多层次汽车车牌照定位分割方法

分析人识别牌照过程的基础上提出了智能性的多层次分割算法来定位车牌照。它的基本思想是多层次分割,每次分割时尽量减少分析的范围,其中用到了梯度差分和指数平滑方法,整个算法简单快速,可用硬件实时处理。     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

车辆牌照识别系统可靠性问题的研究

研究机动车牌照自动识别系统的可靠性。通过对字符识别率、不同光照条件的适应能力以及行驶中车辆图像的快速捕捉几方面的研究发现：利用细微的结构特征对几组相似字符进行区别是提高字符识别率的有效方法。为了使识别系统具有全天候工作的能力,还性能对CCD进行适应性调整,使其能自动适应光线的变化。     

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

基于相位一致性和字符纹理特征的车牌定位算法

针对在光照变化和光线不足环境下车牌定位困难的问题, 将相位一致性应用于车牌定位, 提出了基于相位一致性和字符纹理特征的车牌检测算法。利用相位一致性不受亮度和对比度变化影响的特点, 提取图像边缘信息; 在获得的图像相位一致性边缘上, 扫描车牌图像。将扫描区域垂直投影为一维信号, 并利用小波多分辨率的特性滤除噪声的干扰, 再根据车牌中的字符纹理的统计量特征进行车牌提取。实验表明, 该算法在光照变化和光线不足的环境下, 能获得96%的车牌识别准确率。     

基于行扫描的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。针对车牌区域内字符串具有丰富的纹理特征,本文提出了一种基于行扫描的车牌定位算法。该方法根据车牌纹理特征采用行扫描的方法确定出水平区域,再利用车牌的长宽比在水平区域内确定出左右边界。实验结果表明,此方法能比较准确的定位车牌,便于进一步的车牌分割识别。     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

一种改进的车牌定位方法在车牌识别系统中的应用

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用,车牌定位是车牌识别中的关键步骤,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但是存在着计算量大或定位准确度不高等问题.尝试使用梯度投影与彩色区域分割相结合的方法来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位.实验结果表明此方法算法简单、准确率高、实时性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.