基于Z-buffer的深度图像三维滤波方法

采用对深度图像自适应分层滤波方法，提出三维掩模的概念，基于Z－buffer把深度图像分解成若干个不相交的子图像，通过对子图像的滤波与合成，降低算法的复杂度，并使滤波后的误差控制在给定范围内，为计算机渲染算法提供了一种新的后期处理途径，并可应用于景深与运动模糊的模拟．     

一种基于局部统计特性的自适应混合滤波器

基于图像的局部统计特性，结合线性、非线性滤波技术和图像序列处理技术，构建了一种新型自适应混合滤波器．该滤波器算法能够有效地滤除混合噪声，与同类算法相比，有更好的滤波稳健性、实时性，并具有较高的实用价值．     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

一种基于受电弓图像的混合滤波算法

针对受电弓图像采集中的混合噪声问题,提出一种基于ABDND算法与改进均值滤波算法的混合滤波算法。将中值滤波算法与ABDND算法进行结合,对原始图像中的脉冲噪声进行抑制,针对均值滤波算法提出了一种改进方法,将该方法用于对高斯噪声的抑制,从而消除了受电弓图像中的干扰噪声,并通过均方差误差(MES)和峰值信噪比(PSRN)双重指标对滤波算法性能进行验证。结果表明:该算法能够有效滤除混合噪声,具有算法简单,优于传统滤波算法的特点。     

基于中值滤波算法的医学影像图像除噪设计实现研究

对医学影像图像中值滤波算法的数学模型进行了分析,采用MATLAB平台对基于中值滤波算法的医学影像图像除噪进行了算法实现设计,并运用中值滤波算法将含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像分别加以实验仿真操作,进一步对其经不同的中值滤波算法模板进行了实验比较研究。结果表明理论分析与实验的一致性。     

基于改进引导滤波的实时红外图像去噪研究

针对红外图像对比度低、边沿模糊、图像噪声明显以及去噪算法复杂度普遍高的缺点,提出应用于红外图像去噪的改进的引导滤波算法,并与传统的引导滤波去噪算法进行对比,以验证该算法提高图像质量的能力与算法处理的效率.该方法利用Sobel滤波代替传统引导滤波求统计特征的方法来获取图像特征,在保证去噪效果的前提下,极大简化了算法复杂度,并移植该算法至TMS320C6748DSP平台进行测试.实验结果表明,程序经优化后,达到实时处理的要求.     

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Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合

为了减低图像的噪声，保留有用的信息，获得更为可靠的融合图像，将Kalman滤波引入图像融合中，提出基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合算法．该方法结合滤波和多特征优点，实验结果表明了该方法的有效性．     

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法

针对传输和存储中原始图像被JPEG和MPEG等标准进行压缩而产生的块效应，提出了一种图像去块算法.该算法选取非局部均值滤波作为框架，并通过机器学习来确定和优化参数，使得非局部均值滤波可以做到自适应处理.结果表明，该算法去块效果优于目前最新的形状自适应滤波法和维纳滤波法.     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．     

利用计算机图像处理技术消除SAR图像噪声的研究

本文介绍当前计算机数字图像处理技术消除图像噪声的基本情况,并总结分析了三类滤波方法：传统滤波算法、基于局域统计的自适应滤波算法、小波域斑点噪声滤波算法。随后应用增强Lee滤波方法对SAR（合成孔径雷达）图像进行实际处理,并对处理结果进行总结。     

一种基于图像细节保持的空间色域映射算法框架

鉴于逐点色域映射在图像细节保持方面及空间色域映射在光晕抑制方面的缺陷，本文利用自引导滤波在图像细节提取和光晕抑制方面的特性，提出了一种既能有效保护图像细节又能消除滤波光晕的空间色域映射算法框架.详细分析了引导滤波参数对映射图像细节再现的影响，进而确定了算法框架中的最佳滤波参数设置，还针对分层映射的特点修正了框架中的CUSP和HpMinDE逐点色域裁剪算子.评价实验证明:新算法无论在图像偏好性还是复制准确性方面，都要明显强于其他两种同类型算法以及经典的优化迭代类算法.通过对光晕测试标准图像的映射试验，比较了本文算法与其他细节保持类算法所产生的光晕效果，验证了新算法在光晕抑制方面的优越性.      

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．     

基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

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     

基于改进交叉双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统交叉双边滤波(CBF)算法在红外与可见光图像的融合过程中存在的噪声以及细节信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和特征提取来改进交叉双边滤波的图像融合算法.首先,应用NSST对两幅源图像进行处理,计算源图像与处理后图像的差值图像,并将差值图像叠加到源图像得到两幅预处理图像.其次,对两幅预处理图像进行交叉双边滤波,并与其计算差值融合得到细节图,对细节图和预处理图进行加权平均融合,得到初步融合图像,应用直方图均衡化和中值滤波对两幅源图像进行特征提取得到两个特征图,并采取绝对值取大融合特征图.最后,对融合后的特征图与初步融合图像取平均得到最终的融合图像.实验结果表明该算法在视觉效果和评价指标上均明显优于传统的融合算法.     

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.     

二值图像中基于连通集的滤波算法

根据OCR应用系统中二值图像应用的特点，介绍了一种利用连通性来去除二值图像中噪声的滤波算法，并与中值滤波和区域填充法进行了比较．试验表明，该方法在运行速度和去噪效果上都优于中值滤波和区域填充法。在该OCR系统的应用中具有很强的实用性．     

RL滤波函数的改进对卷积反投影图像重建的影响

在工业无损检测中，利用X射线CT成像的算法——卷积反投影算法对图像进行重建时，滤波函数对图像重建质量影响很大。作者利用多点平均法对RL滤波函数作了改进，发现3点平均法的滤波函数对图像的重建质量有明显的改善。     

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。