动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理

在图像解译和识别过程中,经常需要对图像进行增强处理,以提取重要的信息。结合机器视觉、图像处理等图像增强方法,根据二维多级中值滤波原理,改进该算法,由于二维多级中值滤波在图象处理中是对图像进行固定的中值滤波处理,不能随着图像的复杂性进行变化处理,方向性不强,窗口大小不变,利用动态方向加权二维多级中值滤波方法进行图像增强处理,根据图像复杂的变化动态调整窗口大小和权值,该动态加权处理增强方法突出了视觉处理目的,达到了满意的视觉增强效果。图像处理前后的相似系数达到0.868 3,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善后期图像处理过程,提高图像分析(解译)的正确性和有效性。     

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。     

基于各向同性逆扩散方程的指纹图像增强方法

目的 对指纹图像进行滤波去噪的同时增强指纹图像的脊线轮廓.方法 由热扩散方程给出了一种各向同性逆扩散方程.结果 该方法在对指纹图像滤波去噪的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且锐化了纹线.结论 该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理,效果优于传统的中值滤波和高斯滤渡.     

图像加权中值滤波及其分级实现方法

本文介绍图像信号的加权中值滤波方法，探讨了加权中值滤波的分级加权优化与算法实现问题，给出一种新的分层加权结构，使之同时具有理想的噪声滤波和边缘保持效果。在实际图像滤波中得到了满意的验证     

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.     

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。     

伪彩色图像边缘平滑的中值滤波方法

对伪彩色中的色块图像边缘平滑处理，经过比较和实验不同的滤波方法，介绍了中值滤波有着其它滤波器所没有的良好特性。对中值滤波的窗口选择进行了详细地分析和讨论，并提出了中值滤波实施中的改进方法。     

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.     

针对人脸识别的图像预处理

本文全面介绍了常用的人脸图像预处理算法,包括图像锐化、增强对比度、图像的灰度转换以及图像中值滤波、均值滤波、低通滤波等使用滤波技术对人脸进行预处理的方法。此外,本文详细阐述了一种改进的人脸图像检测与识别的预处理方法,应用该方法得到的标准化图像,解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题。     

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．     

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．     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

图像去噪的几种方法分析比较

图像去噪是图像处理中的重要组成部分，对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。     

基于Matlab大雾天气下图像清晰化研究

本文主要针对雾天情况下获取的降质灰度图像进行研究,通过MATLAB对数字图像进行处理,建立衰减模型,运用维纳滤波、逆滤波这两种方法来实现灰度图像的清晰化处理。并对这两种方法得到的结果进行了比较分析。同时,在维纳滤波的基础上,本文还增加了中值滤波、平滑滤波两种滤波增强方式对恢复图像进行再处理,实验结果表明,维纳滤波的效果要比逆滤波好得多,而增加了中值滤波和平滑滤波的维纳滤波实现了平滑去噪,恢复图像更接近原图。     

目标检测中的快速中值滤波法

在简要描述条带式CCD(Charge Coupled Device)弹道相机测试系统中的计算机软件处理子系统的基础上,针对在图像处理过程中,中值滤波排序工作量多、速度慢、非实时性的缺点,提出了一种快速中值滤波法.其主要特点是充分利用相邻两个中值滤波窗口内信号数据的相关性,通过移出和移入一列像素,而保留其左边界和上边界窗口内的排序信息;仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理.使传统算法的复杂度由O(D4)下降到O(D2),大大提高了运算速度.将此方法应用到测试系统中,取得了很好的效果,实现了系统实时性要求.     

Matlab在激光水下图像处理中的应用

 水下激光成像技术在水下探测等海洋开发中具有重要的实用价值,但水介质的特殊性,使其所成图像易受噪声污染而造成分辨率下降。即使采用同步扫描和距离选通等技术,获得的成像质量仍然不好,图像存在由后向散射形成的散斑噪声和其他一些高斯噪声。为了进一步改善成像效果,需要利用数字图像处理技术对水下成像进行后续加工,水下图像处理结果的好坏直接影响到后面的特征提取和目标识别等的成败。本文分析了Matlab在数字图像处理中的应用, 并结合对激光水下图像的处理,说明了Matlab在图像处理中的强大功能,对常用的噪声抑制算法：维纳滤波、中值滤波、均值滤波进行了介绍,并且通过对实际的激光水下图像处理,利用以上各算法计算了处理图像的散斑指数、峰值信噪比和归一化均方误差,比较了其散斑抑制能力。     

一种空域的数字图像盲水印方案

提出了一种鲁棒的空域数字图像讯水印方案，先将要嵌入的二组图像伪随机重排列成新的水印图像，再利用量化策略将它嵌入到原始图像中对比度较大的区域，本方案对各种纹理的图像具有适应性，在水印提取的过程中不需要原始图像，实验结果表明水印是不可察觉的，经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波、剪切等图像处理操作后仍是鲁棒的。     

数字图像处理技术在膜图像处理中的应用

为了在膜分离过程的数值模拟中建立准确的几何模型,利用数字图像处理技术,通过灰度变换、中值滤波、图像分割、边缘检测和矢量化等方法,处理了膜的SEM(扫描电镜)图像,得到了膜的边界矢量图和膜的孔隙率等结构参数.结果表明,处理后的膜断面图像准确地呈现出了膜内部的结构信息.