SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

一种基于中值滤波的图像预处理改进算法

对于图像处理领域中常见的椒盐噪声来说，比较经典的去噪算法是中值滤波去噪算法．但是，中值滤波算法是直接选取一定形状的区域块，再对此区域块内图像的所有灰度值进行重排序，选取重排序后的灰度中值作为区域内新的灰度值，此方法简单但未去除噪声点对整体图像传输带来的影响．基于椒盐噪声在图片传输中的非白即黑特点，提出了一种去除噪声点影响的新算法．首先，在选定区域内去除异常噪声点，使用非噪声灰度值进行替代；然后，通过反复实验找到合理的椒盐噪声密度阈值；最后，在此阈值的情况下，进行新灰度值的排序，排序的中心值替代原始灰度排序的中心值．通过仿真验证了新算法在椒盐噪声密度比较大的场景，去噪效果较中值滤波算法更优越．     

运动模糊图像的经典复原方法分析

为了去除噪声干扰和模糊,恢复图像本来面目,应用图像复原理论,分别采用逆滤波法、维纳滤波法和约束最小二乘方滤波等图像复原方法,对模糊图像进行复原并进行了对比.实验表明,三种方法都能对匀速运动造成的模糊图像进行复原,能够在一定程度上获得较好的估计图像,其中,约束最小二乘方滤波法复原效果最好,具有较强的抑制噪声能力.     

红外图像去噪中形态学结构元素的选取

用形态学滤波算子作用于红外图像,去除其中的噪声.用生长四叉树的方法获取图像中的信号尺度分布,建立尺度直方图,并据以确定形态滤波运算所要用的结构元素的最佳尺寸,从而为基于形态学的红外图像处理中结构元素的选取提供了一个客观的方法.     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法

脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuz...     

基于全方位结构元层叠滤波的混合滤波器

在利用全方位多结构元形态滤波器的细节保持能力和改进的中心加权中值滤波的强去噪能力的基础上，结合最优全方位结构元约束层叠态滤波的思想，提出了一种混合滤波器设计方案。理论分析和图像处理仿真实验表明，该滤波方案既能有效地滤除噪声，又可充分保留图像的细节、特别是高频细节信息。     

基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法研究

广义旁瓣相消器是应用极为广泛的麦克风阵列语音增强方法,对含高斯噪声的语音信号降噪效果较明显.然而,当语音信号中混有脉冲噪声时,利用此方法进行降噪处理所得增强后的语音信号可识别性明显变差.为改善含脉冲噪声语音信号的降噪效果,本文提出一种基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法.该方法利用由线性滤波和非线性样条滤波构成的凸...     

基于NiosⅡ的图像去噪系统设计

基于NiosⅡ软核处理器技术,以SOPC方式,在Altera DE2-70开发板上实现图像去噪算法.算法利用交叉皮层模型ICM(Intersecting Cortical Model,ICM)定位噪声点,并结合经典滤波算法对检测出来的噪声点进行局部滤波.实验结果表明在NiosⅡ上实现的算法既有效地去除了噪声,同时又保持...     

基于偏微分方程的声纳图像去噪

从图像的去噪模型入手,引入基于偏微分方程(PDE)的正则空间模型,结合全变差(TV)滤波器的设计,给出了一种针对声纳图像去噪的方法及其实现,并提出了基于小波变换的噪声方差估计方法.结果表明,由于采用不同于最小均方误差准则的新准则函数,在保持方差不变的条件下利用图像梯度信息建立选择性异性扩散模型来进行图像去噪复原,从而达到了既保护图像边缘又去除噪声的目的;与基于软阈值的小波去噪方法相比,在峰值信噪比和边缘保留评价参数方面具有优势.     

空间转动可变电镜图象的消卷

本文用漂白技术和提取衬度传递函数的方法,分别制作相位滤波器和振幅滤波器,对带有空间转动可变高分辨电子显微图象进行处理,明显地提高了图象的分辨率。     

一种改进的快速中值滤波算法

对传统的排序算法进行了分析,并根据中值滤波在空域使用时各像素的空间位置关系,提出了一种相对快速的算法。     

一种新的基于FFT的图像增强算法

针对散焦模糊和噪声的频域特点,提出了一种基于FFT的频域图像增强算法。设计了高通倒高斯滤波器与低通反正切滤波器,使得图像去噪的同时又保留了细节。并研究了抑制振铃的算法,去除了频域加窗对图像的影响,对于增强图像的质量有显著的效果。     

一种沿径向可变透过率滤光膜的研制

提出了一种径向可变透过率滤光膜的镀制工艺方案,来用该方案得到的滤光片,有效地解决了大视场角场合下要求象面照度均匀的难题.     

基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割

为从有复杂背景的条码图像中分割出条码区域，将图像分割技术应用于条码自动识别．首先对输入的有复杂背景的条码图像进行预处理，运用图像腐蚀的方法，使图像上的文字等复杂背景变成一些孤立点，通过中值滤波器滤除这些孤立点，此时图像中条码的相对位置不变；然后运用模板匹配的方法对图像进行区域查找，在原图像上可分割出条码区域；最后调用读码软件读取条码佰来判断条码区域的分割效果．     

基于优化的分数阶混沌系统的数字图像加密算法

为了提高分数阶混沌序列加密图像的安全性,提出了序列互相关性和序列值的分布特性优化的Arneodo和Chen分数阶混沌系统。将优化后的Arneodo和Chen分数阶混沌系统应用于图像加密中,具体采用图像像素置乱和像素扩散的方法来进行图像加密。实验结果表明,优化后的Arneodo和Chen分数阶混沌系统序列互相关性和序列值的分布特性得到了明显提升,最终应用到图像加密中也得到了很好的加密效果。     

云天背景下的运动目标检测

针对云天背景条件下运动目标的检测问题，在传统的帧间差阈值法的基础上，运用隔帧差分的方法。通过差分前后的2次滤波，根据图像的连通性原理，精确地提取出运动目标的轮廓。     

边缘保持滤波与视觉最优准则的人脸图像光照归一化

受计算摄影学中边缘保持滤波器的启发,提出一种人脸图像光照归一化方法,能有效处理复杂光照条件下的人脸识别问题. 该方法采用加权最小均方边缘保持滤波器将亮度图像精确地分解为反射层与阴影层,根据视觉最优准则进行直方图匹配映射,获得视觉质量最优的光照归一化人脸图像. 对YALE-B 与CMU-PIE 人脸数据
库的识别结果表明该方法有效.     

基于卡尔曼滤波的序列图像超分辨率重建算法

针对给定一序列低分辨率图像重建出一序列高分辨率图像的问题,应用卡尔曼滤波理论,将时间轴加入重建算法,把利用多幅低分辨率图像生成高分辨率图像的模型转化为利用当前低分辨率图像和上一幅高分辨率图像来构建当前高分辨率图像.通过引入信息对的概念对算法运算复杂度进行改进.实验证明与已有算法相比该方法有较好的时效性和实用性.