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.     

基于双伪随机序列码的扩频数字水印算法

针对目前比较流行的频域(或变换域)水印算法中存在的水印容量不足的问题,提出了基于像素置乱的双伪随机序列扩频水印算法,提高了水印的容量,具有较好的鲁棒性和抗各种攻击的能力.     

双阈值灰度归类背景重构算法

 针对背景差法背景重构的难点,提出了一种改进的像素灰度归类的背景重构算法。该方法假定“背景在图像序列中总是最常被观测到”,根据帧间灰度差和累计帧差和划分灰度类,对划分的灰度区间执行合并操作,最后选择出现频率最大的灰度类作为该像素的背景值。仿真结果表明,该算法有效地避免了混合现象,当场景本身存在缓慢变化时也能很好地构建出背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪。     

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。     

光电倍增管单光子探测器的噪声特性研究

在弱光测量中，暗电流或暗噪声计数是探测系统灵敏阈和测量精度的主要限制，根据光电倍增管的工作原理，光电倍增管中的噪声源主要来自光阴极和二次极的热发射．从本征半导体和掺杂半导体中热发射电流密度探讨了光电倍增管单光子探测器的噪声特性，提出了减小光电倍增管单光子探测器噪声的几种措施，即管子致冷法、磁散焦法、选用光电倍增管的管型、减小检测系统频带宽度．     

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。     

低噪声四管像素CMOS图像传感器设计与实现

基于SMIC 0.18gm工艺设计了一种低噪声的四管像素结构。通过在像素内增加传输管和存储节点实现了相关双采样,可同时消除固定模式噪声和随机噪声;采用Pinned光电二极管技术大幅降低了表面暗电流。所设计像素尺寸为3.6μm×3.6μm,并将其应用于一款648×488像素阵列CMOS图像传感器,经流片测试,图像传感器信噪比可达42dB,在25℃下表面暗电流为25mV／s（转换成电压表示的）。所设计的四管Pinned光电二极管像素结构相对于传统三管像素结构,具有较低的噪声和暗电流。     

基于椭圆曲线的带门限值的群签名研究

针对结合Shamir秘密共享技术的门限签名方案存在超过门限值的小组成员利用其所掌握的秘密份额能够恢复系统秘密信息的问题,利用椭圆曲线上离散对数的难解性设计了一种新的带门限值的群签名方案,包括系统建立、成员加入与删除、签名生成和签名验证与打开.新方案中,只要有效的单用户签名不少于门限值,即可产生有效的群签名,且门限值可以根据文件的重要性方便的进行更改.新方案没有采用Shamir的秘密共享技术,所以可以抵抗针对秘密共享技术相应的攻击.     

CCD像元尺寸对移相干涉术相位测量精度的影响

针对移相干涉术中CCD探测器采集高密度干涉条纹的过程,对影响相位测量精度的主要因素进行了理论分析和仿真研究.结果表明,随着CCD像元尺寸及随机噪声标准差的增大,CCD探测得到的时域光强信号信噪比降低,引入的相位测量误差也增大.当信噪比约高于24时,相位测量精度可优于π/50rad,折合成光程差即优于λ/100,为后续研究扩展移相干涉术的测量范围提供了理论上的定量依据.     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.