基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法

针对现行的均值滤波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法对其进行改进.算法根据高斯噪声的特点及其对原图像的影响,对处于灰度概率峰值附近所对应的灰度进行修剪,再进行加权均值滤波.加权系数同时考虑灰度相关性与距离相关性,是灰度测度因子和距离测度因子的乘积.算法最后对加权均值滤波后图像进行分段的灰度均衡化.滤波实验的结果表明,相对于现行的均值滤波算法,本算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

基于非局部平均的SAR图像相干斑抑制算法

针对合成孔径雷达图像的乘性相干斑噪声抑制问题,文中给出了一种基于非局部平均的SAR图像相干斑抑制算法.该算法把经过对经对数变换和高斯平滑的图像计算高斯加权欧式距离作为相似性测量参量,以能分辨平坦区与边缘区的变差系数的倒数作为原始SAR图像的自适应衰减因子,最后联合相似性测量参量和自适应衰减因子形成新的负指数加权系数,对SAR原始图像进行非局部加权滤波.实验结果表明,与多种传统算法相比,本算法的抑斑图像视觉效果更加清晰,在高灰度值区域的相干斑抑制性能和边缘保护方面有明显提高.     

SAR图像相干斑的非局部平均滤波算法

为了加强对SAR图像乘性相干斑噪声的抑制,并在相干斑抑制的同时有效提升对边缘的保护性能,提出了一种以均值比与变差系数联合构建的非局部平均(NLM)滤波(MR-NLM)算法。首先以搜索窗内各像素与中心像素在相似窗中的局部均值比替代传统高斯加权欧氏距离,构建对乘性相干斑噪声具有恒虚警边缘检测的相似性测量参量;然后以变差系数替代传统常系数,构建对同质区与边缘区具有较好检测能力的自适应衰减因子;最后利用新构建的相似性测量参量和衰减因子联合形成负指数加权系数,实现对SAR图像的非局部加权滤波。实验结果表明:MR-NLM算法与多种传统算法相比,具有更好的抑斑图像视觉效果及相干斑抑制与边缘保护性能,其等效视数提高10%以上,边缘保持指数提高1%以上。     

带修正因子的均值和中值滤波算法研究

大部分自然图像同时包含高斯噪声和椒盐噪声,简单地运用传统的滤波算法不能得到理想的滤波效果.为了解决混合噪声图像的滤波问题,分别针对以高斯噪声为主的混合噪声图像和以椒盐噪声为主的混合噪声图像,提出了带修正因子的均值滤波算法和带修正因子的中值滤波算法.这两种算法在修正后的阿尔法均值滤波算法的基础上做了两方面的改进:首先,提出在图像邻域内为不同灰度值的像素点给出归一化的权值,用这些权值和与其对应的灰度值共同决定滤波输出.其次,所设计的权值可以用修正因子来进行微调,来获得理想的滤波效果.实验证明,其处理效果优于传统滤波算法和修正后的阿尔法均值滤波算法.     

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

基于中频滤波的聚焦测度研究

在研究中频滤波聚焦测度的基础上,提出了一种基于带通滤波器和高斯-拉普拉斯算子相结合的聚焦测度算法.首先对图像进行灰度处理,使用高斯-拉普拉斯模板对该图像进行滤波.然后,使用傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域,通过带通滤波器获取图像的中频信息.最后,统计中频信息的均值来作为整幅图像的聚焦测度.实验结果表明,本文所提出的聚焦测度算法能够有效地度量边缘等细节信息,具有一定的噪声鲁棒性.     

一种基于加权均值检测的夜景图像增强算法

夜景图像由于照度较低且长时间曝光往往混有噪声。针对传统增强算法对其进行处理时无法避开噪声点而导致视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于改进的加权均值检测夜景图像增强算法。算法通过加权均值检测标记出图像中的噪声点,然后使用基于RGB灰度值变换的增强算法对所有非噪声的像素点进行处理,最后用近邻插值法来替换原图像噪声点所在位置的灰度值。大量实验结果表明,本文算法可以在去除噪声的同时较好地保持原始图像的细节边缘特征,总体性能优于现有的算法。     

改进的油井远程夜视监控图像处理方法

为了提高油井监控的安全系数,针对油井夜视监控图像中噪声的特点,提出了一种自适应的混合滤波算法.对于图像中存在的高斯噪声,设计了一种加权处理的均值滤波算法;对于脉冲噪声,提出了一种改进的比较选择滤波算法,可根据不同的图像自适应地选择合适的滤波参数,在滤除脉冲噪声的同时保持图像边缘信息;最后将两种滤波算法有机结合起来对实际的油井夜视监控图像进行处理.实验结果表明本文提出的算法不仅能够有效地去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,还能保持图像的边缘特性,有效地改善了监控图像的质量.     

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。     

基于改进加权均值滤波的医学影像图像除噪研究

针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学...     

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.     

光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。     

一种基于开关型加权中值滤波的随机脉冲噪声去除方法

依据图像中随机脉冲噪声像素奇异性的特点,提出了1种新的开关型加权中值滤波算法.首先通过中值滤波的方法对被检测像素邻域进行平滑处理,并定义平均绝对差值进行噪声点的判别;对检测出的噪声像素点采用改进的加权中值滤波进行处理,即仅利用滤波窗口中未受污染的像素进行噪声滤除,加权系数同时包括空间距离与灰度的差异性.实验结果表明,提出的算法既有较高的脉冲噪声检测准确率,又能较好地滤除图像中的随机脉冲噪声.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

一种抑制混合噪声的灰色关联滤波算法

在传统中值、均值滤波算法的基础上借鉴灰色关联理论,提出了一种有效抑制混合噪声的滤波算法.算法采用窗口自适应策略,先统计3×3滤波窗口内椒盐噪声点数目,如果数目大于7,则扩大窗口至5×5.计算各点关联系数,将滤波窗内非椒盐噪声点的灰度值作为比较序列,它们的中值或均值作为参考序列,对于椒盐噪声的滤除参考序列使用中值,对于高斯噪声的滤除使用均值作为参考序列.然后将各非噪声点灰度值与关联系数加权运算,得出的灰度值替换噪声点像素值.通过实验验证了几种算法的性能差别,证实了算法具有较强的去噪能力和边缘保护效果.