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。     

基于粗集方法改进的图象中值滤波

研究一个基于粗集理论的图象中值滤波方法。首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度,建立粗集等价关系和相应划分集合,然后得到基于粗集方法的图象中值滤波框架,给出了该方法具体实现的实例。该图象中值滤波与传统中值滤波方法相比较,在有效抑制噪声的同时,能更好地保护边缘信息。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

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     

用干涉滤波技术实现图象边缘增强

本文提出了用干涉及滤波技术实现图象边缘增强的一种新方法。将同一物体的一张正确对焦的透明片与另一张离焦的透明片重叠放在透镜的前面,在单色平行光照射下,在透镜的后焦面上得到两图象的谱的干涉,通过对干涉条纹的适当滤波,可在输出面得到边缘增强的象。     

数字图像中值滤波检测

在数字图像取证研究中,目前研究方向均着重于恶意篡改图像内容的检测,包括复制一粘贴操作、移走前景人物等。然而由于保持图像内容不变的后处理操作,如对比度增强、锐化、各类去噪滤波等,会对图像取证算法的准确性造成一定的影响。由于中值滤波的非线性特征,它被广泛用于各类反取证攻击中。通过提取简单而有效的特征,来检测数字图像是否经过了中值滤波。实验结果证明了算法的有效性。     

中值滤波的FPGA实现

中值滤波广泛用于图像处理领域,但用硬件实现时,占用资源过大．本文介绍了一种基于位级运算的中值滤波硬件实现,并给出了其电路结构．这种方法使得硬件资源和输人数据的位宽成线性关系．最后借助Altera公司的Cyclone系列FPGA芯片EP1C12和Quartus 116．0开发软件对设计进行了仿真验证．     

混沌时间序列的非线性滤波预测模型的研究

基于混沌动力系统相空间延迟坐标的重构、混沌序列产生的确定性和非线性机制、混沌序列高阶奇异谱的特征及二阶Voherra自适应滤波模型,提出了高阶非线性HONFIR滤波模型和Sigmoid函数的少参数非线性自适应滤波预测模型,并介绍了相应的自适应算法。     

一种基于人眼视觉和中值滤波的图像去噪增强算法

提出了一种基于人眼视觉特性的图像增强算法,本算法基于Lee和LIP模型,应用局部标准偏差对图像进行增强,在对各局部区域进行了不同程度增强的同时,还有效地增强了整个图像的对比度。实验结果的比较和分析,表明了这种算法的效果很好。     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。     

传感器输出时间序列的实时小波滤波方法

为了满足不同测控系统中传感器输出时间序列的实时滤波要求,针对小波变换不能递推进行的弱点,通过分析小波实时滤波算法,研究了基于Mallat快速离散小波变换的3种实时滤波方法：冗余采样频率法、有滞后的浮动数据窗法和对称添加的浮动数据窗法,给出了3种方法的实现过程及适应范围,分析了影响小波实时滤波中的几个关键因素。仿真实验结果表明,本文讨论的3种实时滤波方法,运行时间短,滤波性能与离线滤波相接近,可适用于一般流程工业的大部分参数变化较慢的测控系统。     

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。     

2D广义中值滤波

给出了广义中值滤波的基本定义和数学模型，导出了有关性质，证明了一些滤波定理，最后在此基础上讨论了有关应用问题。     

中值滤波技术发展研究

中值滤波技术是一种在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节的非线性技术,在图像增强和恢复等领域中得到了广泛的应用。文章通过对中值滤波及其多种改进技术的研究,对中值滤波技术进行了较全面的阐述,并给出了相应的实验结果。     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

多重窗口的自适应中值滤波

本文依据中值滤波的基本原理和Sakrison的非均匀图象模型提出一种改进型自适应中值滤波算法——MWMF.实验结果表明,MWMF算法对图象细节具有良好的保护作用.     

图像处理中的中值滤波的实现

对图像处理过程中的中值滤波作了详细的论述,对图像的噪声的特点、判断方法以及处理方法做了详细论述,较详细地给出了中值滤波地处理过程,给出了中值滤波的实现.     

多重窗口的自适应中值滤波

本文依据中值滤波的基本原理和Sakrison的非均匀图象模型提出一种改进型自适应中值滤波算法——MWMF。实验结果表明,MWMF算法对图象细节具有良好的保护作用。