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...     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声...     

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...     

基于本征图像滤波处理可见光图像的方法

在可见光图像处理领域,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为研究对象,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以S_(NR)和P_(SNR)为参数作出评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像,过大的维数则会引入更多的噪声,只有恰当的维数才能达到理想效果.相比椒盐噪声,处理高斯噪声所得P_(SNR)值和S_(NR)值更高,表明本征图像滤波法更擅长处理高斯噪声.     

基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法

为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性.     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

一种基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法

为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,提出一种新的基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其他改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

高噪声率椒盐噪声污染图像滤波

针对高噪声率椒盐噪声污染的数字图像,改进了基于灰色绝对关联度的像素类型判别,可识别出离散噪声(或边缘点)、聚集噪声与非边缘点。对于离散噪声(或边缘点),采用自适应中值滤波算法进行平滑,兼顾噪声滤除和细节保存。对于聚集噪声,在去除邻域内噪声点后取剩余像素均值作为滤波结果;而对于非边缘点则直接保留。实验结果表明,滤波算法对于高噪声率椒盐噪声具有良好的滤波效果,还能较为有效地保留图像细节。     

应用中值滤波法消除高密度椒盐噪声算法

中值滤波被广泛应用于消除图像的椒盐噪声,对于图像中的每一个噪声像素,用3×3窗口内非噪声像素平均值代替该噪声像素,然后将其更新为非噪声像素,使它能够立即参与后面相邻噪声像素的均值计算,这样不需要迭代过程和改变窗口尺寸,改进的中值滤波就能滤除高密度椒盐噪声。实验结果表明：本文的算法能有效地消除噪声,较好地保持原始图像的细节;计算时间少,具有较大的实用价值。     

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.     

混合神经网络在颗粒图像边缘检测中应用

提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像边缘检测的方法·边缘候选图像是通过采用基于灰度极小值算法提取边缘候选像素获得,神经网络以边缘候选图像中的边缘候选像素及其邻域像素的二值模式作为训练样本·对经过噪声污染的图像进行实验表明,该方法获得的边缘图像封闭性较好、边缘描述真实,适用于颗粒图像的边缘检测·     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

基于前馈神经网络的图像去噪研究

提出一种检测和去除污染图像脉冲噪声的有效算法,采用前馈神经网络(FFNN)检测污染图像脉冲噪声,采用改进的算术均值滤波器去除测出的脉冲噪声。该算法仅对检测到的噪声像素进行滤波,采用窗口中未污染像素的算术平均值去除噪声。实验结果表明,该算法无论在图像质量的定性还是在定量评价方面均获得了良好效果。     

一种简易的图象去噪方法

设计了一种简易实现的自适应中值滤波器滤除图象噪声,根据对噪声图象噪声点的检测,自适应地调整了中值滤波器窗的大小,有效地抑制严重的脉冲器声干扰。     

基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

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.