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。     

中值滤波在气象传真图中降噪的分析

针对气象传真图中含有大量的椒盐噪声,提出一种去噪效果更好的算法——自适应中值滤波算法.通过对中值滤波算法应用在气象传真图降噪中的效果仿真验证,并将各种去除椒盐噪声算法进行比较.研究结果表明,中值滤波算法能够有效去除气象传真图的噪声.     

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.     

一种抑制混合噪声的灰色关联滤波算法

在传统中值、均值滤波算法的基础上借鉴灰色关联理论,提出了一种有效抑制混合噪声的滤波算法.算法采用窗口自适应策略,先统计3×3滤波窗口内椒盐噪声点数目,如果数目大于7,则扩大窗口至5×5.计算各点关联系数,将滤波窗内非椒盐噪声点的灰度值作为比较序列,它们的中值或均值作为参考序列,对于椒盐噪声的滤除参考序列使用中值,对于高斯噪声的滤除使用均值作为参考序列.然后将各非噪声点灰度值与关联系数加权运算,得出的灰度值替换噪声点像素值.通过实验验证了几种算法的性能差别,证实了算法具有较强的去噪能力和边缘保护效果.     

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.     

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.     

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。     

一种去除灰度及彩色图像椒盐噪声的新方法

 提出了一种新的用于去除灰度、彩色图像椒盐噪声的方法.首先,通过简单而有效的检测识别可能的噪声像素.然后,用其邻近非噪声像素替换识别出的噪声像素.实验结果表明此方法在去除噪声,保护细节方面优于传统的算法和近年来提出的改进算法.     

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.     

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。     

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．     

一种去除高斯噪音的新方法

提出一种新的去除高斯噪音的方法（NLTF）。该算法利用梯度能很好地反映图像结构信息的特点,把梯度引入双边滤波算法中,又结合非局部均值的思想,而提出一种改进算法。它在保护图像边界和细节方面比双边滤波算法有明显优势;在去除高斯噪音上比非局部均值平滑的更好。仿真实验证明,使用NLTF去噪,在视觉效果和PSNR等方面均超过已知的许多经典算法。     

基于自适应中值滤波器和TV修复的椒盐噪声去除

提出一种两步式椒盐噪声去除方法．第一步利用自适应中值滤波器来识别出被噪声污染的候选点;第二步利用一种边缘保持技术（全变差图像修复）来恢复出被噪声污染的点．由于椒盐噪声点的灰度值和原始像素灰度独立,所以在采用恢复技术时不使用噪声点自身的灰度信息．在噪声率不很高的情况下,这种方法可以获得比现有最好方法更高的信噪比;当噪声率高达70％以上时,该方法的信噪比与现有方法非常接近,但是主观视觉效果（例如边缘保持能力）更佳．     

基于亮区域暗通道矫正和加权聚合引导滤波

针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%.     

改进暗通道先验的雾霾天图像复原算法

为解决暗通道先验在雾霾天图像复原过程中存在的不足,提出了一种改进的快速算法,即采用自适应邻域求取原图像的暗通道,解决了固定邻域在局部区域的错误估计问题;结合极大值滤波与双边滤波计算透射率,有效降低了运算量和运行时间;最后利用区域像素的平均值替代单个最大值,获取更加准确的空气光亮度,从而使改进算法对雾霾去除的视觉效果更加...     

鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

基于双边滤波的HDR图像色调映射算法

高动态范围(HDR)图像是一种表达了超过一般显示器所能表示的真实场景中亮度大范围变化的图像类型,能够很好地区分场景的明暗区域,呈现更多的细节信息.为了能够在低动态范围显示器上显示HDR图像,需要进行动态范围压缩.采用一种基于双边滤波的HDR图像动态范围压缩算法,首先计算每个像素点亮度值,然后对其进行双边滤波处理,最后进行对比度的压缩并生成最终的图像.实验结果表明,该算法合成的HDR图像整体明暗效果较好,细节信息丰富.