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.     

基于边缘方向改进的自适应窗口Lee滤波算法

为克服自适应窗口Lee滤波算法对图像边缘方向不敏感的弊端,提出了一种改进方法。其基本思路是先对图像纹理区进行分类,然后在方向上使用改进的四向模板获取方向窗口,分别对不同的方向使用不同的窗口增长方式对图像进行滤波。实验表明,改进后的算法相比传统算法在有效去除噪点的同时保存了大量的边缘与细节信息。     

一种异形自适应窗口局部立体匹配算法

如何通过立体匹配提高图像景深精度一直是机器视觉研究领域的一个难点, 针对自适应窗口算法易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题, 提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法. 由于传统 Census 变换易受中心像素波动影响, 因此提出一种像素信息三维化处理技术, 并通过窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素的差异信息计算匹配代价; 为更好地贴合图像轮廓, 提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合, 对像素区域同时沿两条搜索路径自适应确定形状大小, 形成比传统技术更加高效多变的匹配窗口. 实验结果表明, 相比 Middlebury 平台上其他算法, 所提算法具有更为准确的图像边界描述能力, 可有效提高立体匹配精度, 同时对于光照不均的情况具有更强的鲁棒性.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

一种SAR图像空间域自适应滤波算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(SVR)分析的空间域自适应滤波方法.将SAR图像看作连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近.基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法.为了保证精度,选择小波核函数构建支持向量回归机.实验结果表明该方法是有效的并对经典方法进行了改进.     

一种改进的变步长BLMS算法

在ＢＬＭＳ（Ｂｌｏｃｋ Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）算法的基础上提出了一种变步长算法，它除具有ＢＬＭＳ算法的特点，还提高收敛速度，降低了权失调噪声，具有较好仰噪能力。适用于实时器材怕低消，计算机仿真效果较好。     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

一种无阈值的傅里叶窗口滤波算法

提出了一种无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法,该方法解决了加窗傅里叶变换法无法克服的阈值问题,得到单一最佳频率图像,并大大缩短了计算时间．该方法可用于各类条纹图像的低通滤波,为从条纹图中进一步提取变形相位奠定了良好的基础．笔者介绍了自动窗口傅里叶变换算法的原理,利用该算法对散斑图进行了处理,并与加窗傅里叶变换法的滤波结果进行了对比．实验结果证明了无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法具有良好的滤波效果．     

一种有效的图像自适应滤波算法

在数字图像设备中,高斯白噪声椒盐噪声都是普通噪音源。它们在图像质量方面都有重要的影响,提出了一个以内容为基础的图像适应性滤波算法。为了达到最佳的滤波效果,这种算法能根据图像特征的各种不同片段适应性的调节滤波器的参数。实验显示这种算法能在被高斯噪声源,盐和辣椒噪声源及两种噪声源干扰的图像中得到好的效果。     

一种新型自适应中值滤波算法

对开发大米检测中的脉冲噪声提出了一种新型的基于极值和噪声密度估计算法的自适应滤波算法,结合了EM算法和IMFLED算法的优点。实验表明该算法比现有的中值滤波去噪和保持物体的实际大小、边缘等许多重要细节的能力更强,特别在噪声密度比较高的情况。     

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。     

一种高精度自适应粒子滤波算法

针对非线性非高斯系统的状态估计问题,提出一种新的高精度自适应粒子滤波算法.该算法采用有限差分扩展卡尔曼滤波器产生优选的建议分布函数,融入最新量测信息,有效克服了粒子退化问题;考虑到预测误差对粒子采样效率的影响,引入系统估计和预测提供的新息差值,通过新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性.理论分析...     

自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT)。首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果。实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题。     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

一种改进的MNVS自适应滤波算法

提出一种改进的归一化变步长自适应滤波算法（ＡＮＶＳ）,它对归一化变步最小均方误差自适应乍法（ＭＮＶＳ）作了进一步的改进,使之既具有愉收敛速度,又有快速跟踪能力,计算机仿真结果表明,该算法的性能明显优于ＭＮＶＳ算法,而其计算量与ＭＮＶＳ算法相当。     

一种有效的自适应中值滤波算法

针对标准中值滤波算法的不足,提出改进的自适应中值滤波算法。该算法利用极值的方法统计图像噪声点,然后计算以噪声点为中心像素的予窗口的方差,对噪声点采取多窗口、多尺度的滤波。最后自适应选择方差最小的予窗口滤波。经过计算机模拟实验,采用该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于标准中值滤波算法。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

用于旋转不变模式识别的一种逆滤波算法研究

为简化运算过程，较好地实现旋转不变相关识别的目的，提出了一种将逆滤波与基本的SDF（Synthetic Diserirninant Functions)相结合的改进的逆滤波器算法。该算法用实现旋转不变识别的基本综合鉴别函数方法合成逆滤波器的传递函数，既可识别旋转变化的图像，又具有逆滤波固有的相关峰尖锐、区分能力强的特点。计算机仿真结果表明，平面旋转的图像与传统的SDF相比，该模型具有较好的识别效果。     

针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法

提出针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法。它既能有效地进行噪声抵消，又在一定程度上加快收敛速度，从而提高自适应抵消器在这种干扰环境下的性质。文中通过严格的理论推理，证明这种算法的可行性和优越性。计算机仿真结果表明，利用改进算法得到的抵消器输出结果，明显优于传统算法所得的结果。最后指出，这种改进算法在范围上的特殊性。     

基于区域增长的自适应窗口立体匹配算法

针对基于区域的立体匹配算法支持窗口难以选择的问题, 提出一种新的自适应窗口区域立体匹配算法. 该区域增长的方法可以动态地获得形状和大小均具有自适应特性的支持窗口, 并通过区域视差范围估计、核心窗口视差近似、动态搜索步距调整等方法使算法得到改进. 研究结果表明: 该算法对于视差不连续和遮挡区域都有着良好的适应性;采用该算法获得的视差图像的准确度高达95%, 且计算时间缩短到5 s以内.