一种新型的图像去噪滤波器

图像滤噪时利用的先验知识越多滤波效果越好,但是一般情况下只能得到一幅被污染的图像,因而无法获得这些信息.针对这点,提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器.该滤波器首先根据椒盐噪声的特点,对滤波窗口中的象素进行一种排除最大和最小的操作,滤除椒盐噪声点.其次,根据图像区域特性信息对滤波窗口再进行一次排除次最大和最小的操作.实验表明该滤波器在性能和速度两方面均强于现有的滤波器,特别是当噪声概率超过0.3时,这种优势尤为明显.     

基于模糊滤波器的椒盐噪声图像滤除

为滤除数字图像中的椒盐噪声,在图像灰度空间上引入模糊划分和像素点灰度值检测噪声,进而利用滤波窗口内非噪声点灰度值描述中心点的灰度水平.依据改进重心去模糊法设计一种模糊滤波器,模拟实验表明该滤波器可以有效地滤除图像中的椒盐噪声.     

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。     

一种有效去除椒盐噪声的开关中值滤波器

图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声,同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上,设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段,对于信号点保持其灰度值不变,对于可能噪声点分两步进行处理:根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点,如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值,这一步可对误判噪声点进行纠正;而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值,滤波窗口尺寸固定为3×3,这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明,本文算法在主客观方面都优于相比较的方法,且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。     

基于方向信息自适应2次噪点检测的降噪方法

椒盐噪声的处理是图像噪声处理的重要环节,针对传统中值滤波方法存在的不足,提出1种基于方向信息自适应2次噪声点检测去椒盐噪声的方法.该方法在噪声密度不同时进行分类处理,小于某一阈值时通过方向信息区别边缘点和噪声点,降低噪声点误判的概率,在噪声密度大于某一阈值时,将所有可疑噪声点全部确定为噪声点.之后对确定的噪声点进行改进的自适应中值滤波,根据窗口中非噪声点的密度不同采用不同的滤波方法.在处理加入噪声密度为80%的Lena图时,PSNR达到28.97 d B,SSIM达到0.981 2,实验结果表明,能够去除图像中的椒盐噪声,对不同密度噪声降噪鲁棒性较强.     

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...     

非线性滤波器的边缘保持效果比较分析

对数字图像进行去噪操作是图像预处理过程中的重要组成部分。研究了在使用不同的非线性滤波器对图像进行去噪操作后对于图像边缘信息的保留效果。实验选取中值滤波、BM3D滤波器和双边滤波器3种非线性滤波器对被高斯噪声和椒盐噪声所污染的图片进行去噪操作。实验结果表明,在只有高斯噪声的情况下,3种滤波器都能收获较好的滤波效果,而在只有椒盐噪声的情况下,双边滤波的去噪效果较差。在3组实验中,BM3D在对图片进行去噪时对于边缘信息的保持最好,而中值滤波和双边滤波会损失较多的图片边缘信息,在对图片进行滤波时,BM3D消耗的时间资源较多。     

一种改进的椒盐噪声非线性滤波算法

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,文章提出了一种改进的非线性滤波算法。该方法利用初始标记窗口的局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点三类,而后逐次增大大标记窗口的范围,将判定结果进行多分类器融合,最终建立噪声标记矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点,并分别采用不同的方法进行滤波,从而保留更多的图像细节。实验结果表明,本文算法在去噪能力以及保留图像细节等方面都明显优于其他两种方法,尤其对于噪声重度污染图像效果更为明显。     

一种融合图像滤波的FCM图像分割算法及其应用

模糊C均值聚类(FCM)算法常用于图像的聚类分割中,但常规的FCM算法对噪声的抑制能力较差。许多改进的FCM图像聚类分割算法虽能有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯白噪声,但是对图像中出现的大颗粒背景噪声的抑制效果仍然较弱。提出了一种融合图像滤波技术的FCM图像分割算法,根据噪声尺寸选择滤波窗大小,利用FCM聚类结果构造噪声判定矩阵并设计噪声判定规则,实现滤波窗内噪声点滤波操作。该算法针对人工合成的含噪灰度图像和实际的纤维图像进行了图像分割实验,实验结果表明:本文算法能有效抑制图像中的噪声,特别是大颗粒背景噪声,能获得满意的分割结果。     

基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性.     

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．     

一种遥感影像混合噪声二阶去除方法

遥感影像去噪对于影像后续的使用和研究具有重要意义。高斯噪声与椒盐噪声是影像中常见的噪声,目前的去噪算法对于这类混合噪声普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊等缺点。针对以上问题,提出了一种遥感影像混合噪声二阶去除方法。该方法第一阶段是在DnCNN网络框架的基础上引入扩张卷积来增加网络的感受野,便于在遥感影像中提取更多的特征信息;同时在深卷积层后引入DropoutLayer层构建降噪模型,以防止网络出现过拟合,简化训练难度,然后使用该模型对影像进行初步降噪。为进一步提高初步降噪结果的影像质量,有效去除混合噪声中的椒盐噪声,保留更多的影像边缘细节及纹理特征。该方法第二阶段是在自适应中值滤波的基础上采用最近邻域像素加权中值替换原滤波窗口中值,对初步降噪结果进行二次处理,得到遥感影像混合噪声最终去噪结果。为验证算法的可行性和有效性,进行了遥感影像去噪实验及去噪影像边缘检测实验。分析实验结果,无论从主观视觉还是客观评价指标上进行对比,提出的方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,并且能够较好地保留影像边缘细节及纹理特征,获得更清晰的影像结果。     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

针对小波阈值法中的小波变换只能将图像分解到有限方向, 而不能较好地表征图像多方向性的问题, 用改进混合小波 方向滤波器组（HWD:Hybrid Wavelet Directional filter banks)变换代替单纯小波变换, 使在图像分解过程中更好地表征图像的多方向性, 保存更多的图像信息; 在分析小波阈值去噪原理的基础上,改变隶属度函数, 构建HWD隶属度的权系数, 从而避免因小波系数间存在幅值交叉使小波阈值法的应用受到限制。改进的HWD在损失最少图像小波系数的前提下, 能最大限度地置零噪声小波系数。实际工程图纸去噪研究表明, 改进的小波阈值法可在去除一定噪声的前提下, 保留更多的工程图纸细节信息。     

一种去除二值图像椒盐噪声算法及其应用

在进行作物形态测量的研究中需要对二值化后的作物图像进行细化操作 ,然而由于作物照片上反光和以往的图像分割算法缺陷等原因使得图像上的目标产生很多椒盐噪声 ,它们的存在对后面的细化操作将会产生不良影响 ,从而影响最后的作物形态测量工作 .常用的线性低通滤波器和邻域平均的方法对图像有模糊的负作用 ;中值滤波的方法效果不好 ;利用标号法去除椒盐噪声算法复杂 ,实现起来有一定困难 .本文提出了一种可以快速去除在二值图像中的椒盐噪声算法 ,该算法具有简单、快速、高效等特点 ,实现起来也比较容易 ,是一种较有前途的算法 .     

一种适合于图像细节保留的椒盐噪声滤波器

提出一种新的椒盐噪声滤除方法.通过对图像二值化,对其进行统计分析确定噪声点.仅改变噪声点的像素值,避免了中道滤波对图像细节的破坏,同时又滤除了噪声.实验结果表明,新方法可以有效去除椒盐噪声,同时很好地保护图像的细节.     

微光图像中值滤波与众值滤波理论与实验研究

中值滤波法是图像平滑技术中常用的一种方法。但中值滤波法处理微光图像时有一定的局限性。该文对此做了进一步的实验与讨论，与众值滤波法进行了比较性研究。众值滤波法是对滤波窗口内所有像素点的灰度值作数学统计，并取出现几率最大的像素灰度值为为滤波结果，累此处理过的图像更接近真实。     

基于同值压缩的自适应中值滤波

为了在图像去噪处理中更好地保持或还原图像细节,针对脉冲噪声,把滤波窗口中等值的像素压缩后作自适应中值滤波,提出基于同值压缩的自适应中值滤波算法,并用实验来检测其优越性.该滤波算法执行速度快,去噪性能和图像细节保持及还原能力明显优于经典中值滤波及自适应中值滤波.     

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。