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．     

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.     

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.     

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

一种新的脉冲噪声图像恢复方法

为消除图像中的脉冲噪声, 提出一种窗口自适应开关中值滤波方法. 利用BP神经网络将图像中的每个像素点分类为信号点或噪声点, 再采用改进的中值滤波器对检测后的图像进行滤波处理. 根据噪声检测结果, 滤波器自适应调整窗口大小并选择性取样, 逐点滤波消除图像中的噪声. 该方法在抑制脉冲噪声、 保护图像细节方面均优于以往基于中值滤波的法, 即使在图像遭受70%噪声污染的极端情况下, 仍能得 到很好恢复.     

基于阈值法的带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除

在板带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除的研究中,结合脉冲噪声的特点以及带钢表面缺陷图像的特点,提出了一种基于阈值的开关中值滤波方法.该方法通过设定阈值判断滤波窗口中心像素点是否为噪声点,并对噪声点进行中值滤波.通过大量的仿真实验证明该方法简单可行,在噪声去除和保护细节方面都取得了明显优于传统滤波方法的效果,而且在噪声污染不太大的情况下具有普遍适用性,有一定的工程应用价值,且研究过程也体现了对图像进行考察的重要性.     

基于中值滤波和Contourlet变换的图像去噪研究

针对图像中同时含有脉冲噪声和高斯噪声的情况,提出了一种中值滤波和Contourlet变换相结合的图像去噪方法,首先用中值滤波检测出脉冲噪声的噪声点并加以处理,然后用Contourlet变换对高斯噪声进行处理.实验结果表明,此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,提高去噪后图像的PSNR值,而且可以很好地保留图像的细...     

改进的油井远程夜视监控图像处理方法

为了提高油井监控的安全系数,针对油井夜视监控图像中噪声的特点,提出了一种自适应的混合滤波算法.对于图像中存在的高斯噪声,设计了一种加权处理的均值滤波算法;对于脉冲噪声,提出了一种改进的比较选择滤波算法,可根据不同的图像自适应地选择合适的滤波参数,在滤除脉冲噪声的同时保持图像边缘信息;最后将两种滤波算法有机结合起来对实际的油井夜视监控图像进行处理.实验结果表明本文提出的算法不仅能够有效地去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,还能保持图像的边缘特性,有效地改善了监控图像的质量.     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

MIMO PLC系统中脉冲噪声消除方法

电力线通信(power line communication, PLC)中,脉冲噪声严重影响通信的可靠性,如何有效消除脉冲噪声对系统的影响是目前电力线通信急需解决的问题。提出一种在多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)PLC系统中脉冲噪声消除方法,在时域通过设置最优阈值对高幅度脉冲噪声进行置零。在频域通过迭代法结合空频分组码(space frequency block code, SFBC)消除低幅度脉冲噪声,该步骤是先进行硬判决检测,利用空频分组码空间和频域的分集增益,检测出可靠性更高的符号;用频域的接收信号减去重构的经过信道的信号来重构出剩余的脉冲噪声;在时域减去剩余的脉冲噪声,1次迭代过程完成。经过1次迭代后已经消除部分脉冲噪声,多次迭代则系统性能将明显提升。仿真结果表明,该算法相比传统的脉冲噪声消除算法性能提升了1.46 dB,使脉冲噪声对系统性能的影响明显减小。     

一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

基于空域正则化的模糊图像复原方法

以解决病态问题的正则化技术为基础,针对模糊图像的复原问题提出了一种新的空间域复原方法。在空间迭代运算中引入自适应的正则化参数,使其自动修正到最优,通过锐化图像进行后续处理,由此增强了原图像中重要的信息及边缘纹理部分。计算机仿真结果表明,与传统的迭代正则化方法相比,该方法的复原图像在改进信噪比数值(ISNR)和主观视觉效果上都有明显提高。     

TV-MCP：一种新的脉冲噪音图像恢复方法

对于被脉冲噪音污染的图像恢复问题,广泛使用的TVL1模型会偏离数据获取模型和先验模型,特别是对高水平噪音.针对这个问题,基于MCP函数,提出了一种新的图像恢复模型,称之为TV-MCP模型,并给出了该模型的近似逼近方法,从理论上证明了该算法的全局收敛到TV-MCP模型的稳定点.对于近似逼近子问题的求解,采用交替方向方法求解.通过对多组图像在不同噪音污染水平下的数值仿真实验,验证了本文所提出的模型和方法的有效性.实验结果显示,TV-MCP模型比TVL1模型能够取得更好的恢复效果,尤其是在高噪音污染的图像恢复问题上,TV-MCP恢复图像的SNR值最高可以达到TVL1恢复图像的SNR值的两倍.