基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．     

基于中值滤波和Contourlet变换的图像去噪研究

针对图像中同时含有脉冲噪声和高斯噪声的情况,提出了一种中值滤波和Contourlet变换相结合的图像去噪方法,首先用中值滤波检测出脉冲噪声的噪声点并加以处理,然后用Contourlet变换对高斯噪声进行处理.实验结果表明,此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,提高去噪后图像的PSNR值,而且可以很好地保留图像的细...     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

彩色图像的中值滤波算法的改进与应用

在分析彩色图像噪声的来源和滤波的一般方法的基础上,提出了一种基于矢量中值滤波算法的改进方法.该算法集中了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法的优点,在一定的程度上降低了运算复杂度.实验结果表明,尤其是在噪声密度非常大的情况下可以有效地去除椒盐噪声,该方法具有一定的实用价值.     

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.     

数字图像的混合噪声去除

针对混有高斯噪声和椒盐噪声的数字图像去噪,提出一种混合噪声滤波算法.首先判断滤波窗中心像素是否是噪声点,如果是噪声点,则取窗口内与其他像素灰度差值绝对值和最小的那个像素值作为噪声点的灰度值;否则,不改变当前像素值.通过实验分析比较,该算法能够在去除噪声的同时更大限度地保留图像的细节信息,并且由于算法在时域内进行,其运算...     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

非局部的可切换滤波图像椒盐噪声去除方法

针对图像被高强度椒盐噪声污染的问题, 提出一种可切换的非局部去噪算法. 首先将噪声图像切割为若干局部块作为算法的基本处理单位， 设计块的预修复过程, 以避免由于高噪声污染对局部块的干扰, 保证相似度度量和模型估计过程的准确性； 其次, 在非局部范围内构造非局部滤波器, 度量相似度并计算修复权值以进行噪声修复, 得到全方位的图像去噪效果. 实验结果表明, 该算法较传统局部信息构建滤波器的方法, 无论对低污染程度的图像, 还是高污染程度的图像, 在效果和图像衡量指标上均有一定的提升.     

图像脉冲噪声的模糊滤波算法研究

论述了基于模糊规则的脉冲噪声滤波器，该滤波器由模糊脉冲噪声检测器、噪声消除器与模糊结合器构成，模糊脉冲噪声检测器用窗口内的中值与邻近供像素信息来脉冲噪声，而脉冲消除器用最小最大算法计算噪声像素的估计值，与传统的脉冲噪声滤波器相比，所设计的新滤波器具有良好的脉冲噪声抑制与图像细节边缘保护的性能。     

基于模糊滤波核的TerraSAR—X图像Speckle噪声抑制算法

TerraSAR-X是世界上首颗商用的分辨雷达到1m的雷达卫星,具有广阔的应用前景。针对TerraSAR-X图像中的speckle噪声抑制问题,首先分析了噪声的基本数学模型,进而考察了几种经典斑点抑制算法,在此基础上,将模糊集理论引入到speckle噪声抑制问题中,构造了一种基于局域自适应模糊滤波核的speckle噪声抑制算法,通过对TerraSAR-X图像处理效果的实验分析,验证了算法的可行性,可以有效的抑制图像中的speckle噪声,显示出模糊集理论在TerraSAR-X图像speckle噪声抑制问题中的应用潜力。     

微光图像麻点噪声滤波理论与实验研究

均值滤波法处理微光图像时会造成严重的图像模糊。该文对此做了进一步的研究与实验，采用一种新的改进性处理措施－麻点噪声滤波法抑制微光图像噪声。该方法是将滤波窗口内中间像素点灰度值与所有像素点灰度平均值的绝对差值同阈值进行比较，并根据比较结果决定滤波输出。实验结果表明，麻点噪声滤波能有效地抑制微光图像噪声，对图像边缘保护特性比均值滤波好。     

用于白细胞过滤的非织造布滤材研制

以聚丙烯熔喷非织造布、聚丙烯纺丝成网非织造布作为白细胞过滤器的滤材,根据不同纤维直径、不同产品密度和不同层数的组合变化,得到在本实验条件下具有良好白细胞过滤效果的最佳组合.并使白细胞去除率达到96.90%,红细胞回收率达90%以上.通过对组合滤材过滤性能的理论分析,提出进一步提高白细胞去除率的研究方向.     

乘性噪声系统滤波问题研究

考虑状态和输出均受乘性和加性高斯噪声干扰的随机系统,通过极小化均方误差给出动态系统最优状态估计的递推算法,包括最优预测、滤波以及平滑问题。仿真结果表明,状态估计能较好的反映系统的真实状态,估计器品质良好。     

基于积分时间正弦调制的CCD去噪方法

随着光电子技术的发展,以电荷耦合器件(CCD)作为信号接收元件的光电成像器件获得了日益广泛的应用。CCD器件的输出信号是模拟信号,夹杂着各种噪声和干扰。其中,白噪声和1/f噪声是影响CCD器件输出信号信噪比的两大主要因素。传统的处理方法是对CCD输出信号进行低通滤波,然而,低通滤波并不能有效滤除1/f噪声。针对这一问题,本文提出了基于积分时间正弦调制的带通滤波法,并在MATLAB环境下进行建模和仿真,结果表明此方法能够有效滤除1/f噪声和白噪声。在实际的光谱检测系统中,本文方法具有很强的实用价值。     

基于序列图像的高密度脉冲噪声去除新方法

针对受脉冲噪声污染大(大于50%)的图像,提出运用多幅序列图像的点对点噪声检测算法.首先利用MMEM算法判断噪声点与非噪声点,再把非噪声点拷贝到输出图像,通过实验得出了噪声密度与所需要图像幅数之间的关系.通过噪声密度判别公式的引入,实现对噪声图像的自适应处理,实验显示该方法优于传统滤波算法.     

一种基于形态学的彩色图像去噪算法

现有的彩色图像去噪方法大都基于灰度图像,即先把彩色图像转化成灰度图像或者二值图像再进行去噪,不能充分利用彩色图像的特点.为此,提出了一种基于数学形态学的彩色图像去噪算法,尝试直接在彩色空间中进行去噪.实验表明这种算法是可行的、有效的.