一种快速图象中值滤波算法

提出了一种基于灰度图象的二维中值滤波快速算法。该算法每次只考虑滑动窗中移出和移入的数据，避免了传统算法中因排序所需的大量数据比较，该算法比较次数仅与前后两次窗口中值的差值成正比。     

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。     

一种中值滤波快速系统的FPGA实现

针对传统焊缝图像滤波实时性差、处理速度慢的问题,提出了一种中值滤波快速系统的FPGA实现方案。首先,在Quartus II软件开发平台中进行系统总体设计,完成了上位机交互模块、地址发生器模块、数据流控制模块和流水卷积中值滤波算法模块的模块化设计,并在数据流控制模块的时序作用下,实现像素分块读取功能及数据的流水线处理功能,进而构建快速滤波卷积核,执行流水中值滤波算法;其次,在Modelsim仿真平台下验证该系统的功能;最后,在MATLAB环境下将本文设计方案与传统的2种中值滤波方案处理的结果进行对比。实验结果表明：以分辨率为600×400的焊缝图像为例,本方案能在保证峰值信噪比的情况下,极大提高处理速度和数据吞吐量,满足图像实时处理的要求。     

均值加速中值滤波算法

本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值。理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度(ONlnN)简化为O(N(1 lnN)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景。     

均值加速的快速中值滤波算法

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法 ,该方法能够在有效地去除噪声的同时保持图像的边缘细节。但由于其运算的时间复杂度高 ,在滤波子窗尺度较大时 ,不能满足大型图像实时处理的需要。提出了一种利用均值加速的快速中值滤波算法 ,它能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度 ,将计算效率和运算速度提高到传统快速滤波算法的两倍以上。该算法应用于大型辐射图像的滤波处理中 ,取得了良好的效果 ,提高了图像滤波的速度 ,增强了图像处理的实时性     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出一种非线性递归中值滤波的改进算法，对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者。     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法．它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素分成两组．当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进而求出其中值．避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量     

图象细节保持中值滤波

本文提出了一种消除随机脉冲干扰的新方法,与传统中值滤波相比较,新方法具有良好的保护图象细节边缘的性能。     

一种改进的数字图像中值滤波算法

利用选点滤波的方式 ,提出了一种改进的中值滤波算法 ,该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声 ,还能保持图像很好的清晰度且比较容易用硬件实现。     

微光图像中值滤波与众值滤波理论与实验研究

中值滤波法是图像平滑技术中常用的一种方法。但中值滤波法处理微光图像时有一定的局限性。该文对此做了进一步的实验与讨论，与众值滤波法进行了比较性研究。众值滤波法是对滤波窗口内所有像素点的灰度值作数学统计，并取出现几率最大的像素灰度值为为滤波结果，累此处理过的图像更接近真实。     

一种新型自适应中值滤波算法

对开发大米检测中的脉冲噪声提出了一种新型的基于极值和噪声密度估计算法的自适应滤波算法,结合了EM算法和IMFLED算法的优点。实验表明该算法比现有的中值滤波去噪和保持物体的实际大小、边缘等许多重要细节的能力更强,特别在噪声密度比较高的情况。     

一种改进的中值滤波算法及其应用

为有效解决传统中值滤波算法在保护图像细节方面存在的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法.该算法对滤波窗口中像素进行了分块处理,再对处理的数值取中值.通过对图像边缘像素进行横向和纵向扩展,改善了图像的边缘信息.将该算法应用到医学图像中,并将实验结果与其他算法进行了比较,证明了本文算法的有效性,在去除噪声的同时,更好地保护了图像的细节.     

一种改进的图像中值滤波算法

为了满足图像预处理的实时性要求,提出一种基于前一帧图像的改进的中值滤波算法.充分利用相邻窗口间的相关信息,通过移出一列(或一行)像素并移入另一列(或一行)像素,而其余已排序像素保持不变,仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理,达到滤波要求.实验证明该算法可以有效地降低图像预处理的复杂度,使传统中值滤波算法的复杂度由原来的O(D2)降到了O(D),应用效果良好.     

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。     

基于灰度统计值的遥感影像快速中值滤波算法

提出一种新的遥感影像快速中值滤波算法,并对不同的中值滤波算法进行比较分析。普通快速中值滤波算法利用相邻窗口的相关性,减少排序次数。本算法抛开排序,通过构造长度与滤波窗口大小相同的一维数组,利用各灰度级的统计值,由中值特性获取窗口中值,从而大大提高算法的效率。对于n＊n的滤波窗口,本算法可将算法复杂度由O（n4）降至O（n2）,进一步利用相邻窗口的相关性,可将复杂度降低至O（n）。     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出了一种非线性递归中值滤波的改进算法．对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者．     

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。