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.     

基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器

为了更好地去除彩色图像中各种类型的噪声污染,提出了一种基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器.该滤波器首先使用Lee滤波器对YCbCr彩色空间的三通道进行加性噪声预处理;然后基于亮度分量图Y中每个像素8个方向上的基本梯度,以及其3×3邻域窗口像素的结构和连通特性,提出了9条像素类型判别规则,把彩色图像的像素划分为脉冲噪声污染像素、边缘或细节像素和平滑区像素;最后,对3类像素在YCbCr空间分别采用改进的自适应最近邻矢量滤波器(MANNMF)、自适应最近邻矢量滤波器(ANNMF)和加权平均矢量滤波器(WAF)进行滤波处理.实验表明,所提出的彩色图像滤波器不仅能去除图像中各种类型的噪声,而且具有良好的边缘细节保持能力,性能优良.     

带距离矩阵计算的矢量中值滤波快速算法

为提高彩色图像中的经典矢量滤波算法和其扩展算法的运算效率,提出了一种针对滤波窗口内带矢量距离矩阵计算的滤波快速算法.通过分析当前像素滤波窗口的矢量距离矩阵与邻近像素矢量距离矩阵之间的关系,设计了一种滤波窗口内像素的排列规则.新矢量距离矩阵的值大部分可来自于邻近多个像素存储的矢量距离值.该新方法能够保持与原方法相同的滤波效果,且适合于任意大小滤波窗口.实验给出了多种矢量滤波的使用前后滤波时间,结果显示快速算法能够在常见滤波窗口下减少计算时间约50%~70%.     

适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

基于对称KL距离的自适应粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中粒子数自适应的问题,提出了一种新的算法.将当前滤波时刻的粒子随机划分为粒子数相同的两个粒子群,并采用对称KL距离方法计算他们之间的信息距离,然后根据信息距离的大小决定增加或者减少下一时刻参与滤波的粒子数,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应.该方法在确保一定滤波精度的基础上,能够减少滤波过程中需要的粒子数,为降低粒子滤波算法的时间复杂度提供了新的途径.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法

提出一种基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法,该算法依据人眼对颜色的感知特性,结合颜色的亮度信息和色度信息,并且保持了DDF（The Directional-Distance Filters）滤波器的优点。算法根据彩色图像中颜色的亮度来修改亮度和色度的权值,调整滤波器的输出,在保持图像颜色细节方面比以往的各种矢量中值滤波算法都有一定的提高,更加符合人眼对于颜色的感知特点。     

基于CIELab颜色空间的矢量彩色图像放大算法

提出了一种基于CIELab颜色空间和矢量滤波器的彩色图像放大算法.该算法利用彩色图像各颜色通道的固有相关性,在CIELab颜色空间中利用矢量滤波器将彩色像素作为矢量集合进行处理,首先将彩色图像从RGB空间转换为CIELab颜色空间,然后在CIELab颜色空间利用矢量滤波器进行空间插值,最后将插值后的图像从CIELab空间转换为RGB颜色空间,得到放大后的彩色图像,保持了彩色图像的空间和频率特性.实验结果表明该算法优于传统算法.     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

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。     

DT-MRI张量值图像的一种加权方向距离滤波方法

为了正则化扩散张量磁共振成像所产生的扩散张量场,提出了一种非线性张量值加权方向距离滤波方法.首先通过张量间的二次点积定义了张量值图像的方向滤波,然后结合张量中值滤波引入了一个联合最小化准则,在此准则的基础上给出张量值方向距离滤波器的一般结构,并使用权重矢量在距离和方向域上控制滤波器输出,获得更加稳健的处理结果.在合成二阶张量场和真实扩散张量数据集上进行了实验.客观结果比较和滤波图像的主观评估表明:该滤波方法可在保持张量场细节不变的同时有效地消除噪声,是磁共振扩散张量场的一种有价值的滤波工具.