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。     

基于子带噪声的自适应小波阈值算法

该文提出了一种新的小波阈值的算法,它是在传统的Donoho阈值上的改进．传统的Donoho阈值没有考虑小波系数中不同的子带包含的噪声不同,均采用唯一的一个Donoho阈值对小波系数进行判别．这显然是不合适的．因此,作者提出了这种根据子带中的噪声自适应的调整小波阈值的算法,收到了比较满意的效果．     

基于改进脉冲噪声检测的图像滤波算法

在图像降噪处理过程中,针对传统的脉冲噪声检测方法易造成细节模糊和视觉失真等问题,提出一种基于图像分块迭代处理的脉冲噪声检测的滤波方法.该方法对图像局部信息和特征相似性进行相关研究和分析,确定图像局部最优阈值;以局部目标图像为背景,运用图像分割的思想,在不同局部之间选择不同的去噪阈值,根据该阈值从原图像背景中提取图像噪声,进而实现消除噪声的目的.仿真结果表明,与传统的图像去噪方法相比,该方法可以有效地从图像中去除脉冲噪声,同时提取出更多的原始图像信息,很好地保留图像的细节,具有更高的信噪比.     

基于模式分类方差的阈值选取算法

提供了一种新颖的基于模式分类思想的阈值选取方法,该算法既能克服传统方法在阈值选取上的盲目试凑性,又能得到较为理想的处理效果。     

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法.采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波.实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善.     

基于多重检测及双权值的椒盐噪声自适应滤波算法

提出一种针对椒盐噪声的扩大窗口多重检测及使用双权值的自适应滤波算法。采用对可疑噪声扩大窗口进行多次重复检测来提高对噪声的判别,采用基于图像整体相似度和像素相似度的两种权值构造加权滤波函数,采用噪声剪切和自适应窗口实现滤波。实验表明,算法对不同密度的椒盐噪声具有良好的适应性,在高密度噪声下去噪效果有明显改善。     

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。     

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.     

快速随机值脉冲噪声的估计检测和滤波方法

提出了一种快速、准确的随机值脉冲噪声水平的自动估计方法,并且对当前效果最好的基于对比度增强的滤波算法(CEF)进行了简化,使得噪声点检测的计算量大大减少.实验结果表明:该算法能够很好地自动估计噪声水平,同时简化了CEF算法,大大降低了CEF检测噪声点的计算复杂度,而且滤波效果仍能够达到甚至有时超过了CEF算法.     

应用中值滤波法消除高密度椒盐噪声算法

中值滤波被广泛应用于消除图像的椒盐噪声,对于图像中的每一个噪声像素,用3×3窗口内非噪声像素平均值代替该噪声像素,然后将其更新为非噪声像素,使它能够立即参与后面相邻噪声像素的均值计算,这样不需要迭代过程和改变窗口尺寸,改进的中值滤波就能滤除高密度椒盐噪声。实验结果表明：本文的算法能有效地消除噪声,较好地保持原始图像的细节;计算时间少,具有较大的实用价值。     

一种面向静态图像消噪处理的二维中值滤波方法

提出了一种基于二维中值滤波用于静态图像消噪的改进算法.实验表明,该算法能有效滤除图像中的高斯噪声和斑点噪声,同时能很好地保持图像中的细节部分且比较容易用硬件实现.     

工程扫描图象去噪和细化处理

针对工程扫描图象的特征,提出一种简单的基于密度划分的去噪算法和细化方法．基于密度划分的原理,定义了密度函数,讨论了灰度图象和黑白二值图象的情况．给出了一种直接根据中心像素8-邻域情况进行细化的算法．实验证明,该方法对工程扫描图象处理速度较快,实现简单．对各种质量的扫描图象均能在有效去除噪声的同时,锐化了图象的边缘,细化效果较好。     

基于前馈神经网络的图像去噪研究

提出一种检测和去除污染图像脉冲噪声的有效算法,采用前馈神经网络(FFNN)检测污染图像脉冲噪声,采用改进的算术均值滤波器去除测出的脉冲噪声。该算法仅对检测到的噪声像素进行滤波,采用窗口中未污染像素的算术平均值去除噪声。实验结果表明,该算法无论在图像质量的定性还是在定量评价方面均获得了良好效果。     

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.     

小波去噪在分类问题上的应用

分类是数据挖掘领域中一项非常重要的任务,通过含噪数据求出有效决策函数十分重要.目前已有一些具体方法对含噪数据进行选择处理,从而求解决策函数.本文针对支持向量机中的二类分类问题,以一维情形为例,给出了文献[1]不同的处理方法,即用小波技术对数据点集的分布函数去噪,并根据新的训练点集及对应的权值求得二类分类问题的决策函数.     

分类均值—加权中值混合滤波器

研究了受混合噪声污染图像的降噪滤波问题,并提出了一种基于均值滤波和加权中值滤波的混合滤波方法,该方法将输入样本集按照某种分类方法分成若干子集,在各自子集内进行求均值,然后根据不同子集的样本个数进行加权中值滤波。经分析和计算机模拟表明,此种方法能较好地消除高斯和脉冲混合噪声的影响,并且计算简单。     

声纳探测信号自适应脉冲噪声对消算法

针对浅海环境噪声严重影响声纳探测信号检测性能的问题,提出了一种非线性变换的自适应脉冲噪声对消算法。算法首先对回波信号和参考通道噪声信号同时进行非线性变换,对脉冲噪声进行软阈值滤波,在此基础上,采用最小均方误差算法实现自适应噪声对消,可获得稳健的收敛性能。α-稳定分布脉冲噪声条件下的仿真和某次实验中的声纳探测回波信号处理证明了算法的有效性。     

论调频接收门限性能

论述了增加频带宽度可以改善调频接收机的输出信噪比,但不能无限制增加带宽去换取高的信噪比,否则会引起“门限效应”