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。     

关于BFPRT分治选择算法的最佳性

对基于分治思想设计的ＢＦＰＲＴ选择算法给出了几乎最佳改进，并指出在比较算法类中，基于建立中值序列选中位元素的分治思想，对此算法的任何改进其复杂度至少为８ｎ，其中ｎ为选择问题的大小。     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

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．     

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）。     

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。     

一种新型快速排序算法的设计与实现

本给出了一种具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法，该方法既不需要关键字之间的比较，也不需要记录的移动，全给出了该算法的描述，时间/空间复杂度分析和实验比较数据，实验表明，该算法特别适合于大数据量大记录的排序工作。     

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。     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维OSTU法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.     

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.     

高噪声率下一种改进的极值型中值滤波算法

在对极值中值滤波算法进行研究与分析的基础上,提出一种在高噪声环境下改进的极值型中值滤波算法,该算法在原有算法的基础上提出如下改进:去除窗口中的全部噪声点,只对由信号点组成的有序序列取中值,并以该值作为输出值.实验表明,该方法滤波效果比较理想.     

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     

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.     

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.     

SeaWinds散射计海面风场模糊去除方法研究

利用最大似然法（MLE）对SeaWinds散射计数据反演得出的风矢量,一般存在2～4个模糊解,故需采用圆中数滤波法进行模糊去除。根据SeaWinds散射计第一模糊解的空间分布特性,归纳出一套适合SeaWinds散射计的模糊去除方法,并在理论上探讨了其适应性。该方法的圆中数定义简单,计算量小,且易于收敛。利用美国NASA提供的部分L2A原始数据对该方法进行验证的结果表明,对于简单风场分布情况,该方法在没有其他参考数据进行初始化的条件下,能有效解决SeaWinds轨道边缘区域的块状模糊问题。     

强噪声海量物联网数据处理中节点选择算法研究

当前节点选择算法在强噪声干扰下,通过优先级理论实现节点选择,存在安全性差、能耗高、整体性能低下的弊端,为此,提出一种新的强噪声海量物联网数据处理中节点选择算法。将数字序列中某点的值用与该点相邻的各点值的中值替换,通过中值滤波法对物联网中的强噪声进行去除,完成强噪声干扰去除后。通过基于后悔函数的平衡剩余能量节点选择算法对海量物联网数据处理中节点进行选择。依据误码率选择满足要求的节点作为候选节点,通过减少无效处理增强能量性能。利用后悔函数对节点相对物联网的剩余能量进行估算,依据节点相对于其他节点的剩余能量确定延迟时间,从而实现节点选择。实验结果表明,采用所提算法对海量物联网数据处理中节点进行选择,不仅安全性高,而且节能性好、整体性能高。