基于掩膜与仿中值滤波的边缘检测处理

针对医学图像特殊而又复杂的模糊边缘以及难以区分的背景噪声,提出一种基于掩膜理论区分图像边缘信息的区分算法.通过区域对比度、图像像素特征和有限区域中像素均值等相关信息,利用先验知识和仿中值滤波的方法得到较为清晰的边缘信息.用Matlab软件对提出的方法进行模拟,详细分析了掩膜对比的理论模型以及仿中值滤波对于区分效果的影响,验证了该方法的可行性和正确性.实验证明,基于掩膜与仿中值滤波的区分算法和传统的边缘检测方法相比,在辨别相关边缘信息方面具有较好的效果,并在医学图像处理中具有一定的实用价值.     

图像预处理的滤波算法研究

对于需要持续跟踪目标的成像系统来说,目标会出现由点到面或由面到点的变化.针对这种情况,分析并比较了三种点目标和面目标均适合的图像预处理滤波算法.仿真实验证明,改进的高通滤波算法比高通中值滤波算法和高斯高通滤波算法效果更好,可以在实际工程中得到应用.     

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.     

多重窗口的自适应中值滤波

本文依据中值滤波的基本原理和Sakrison的非均匀图象模型提出一种改进型自适应中值滤波算法——MWMF。实验结果表明,MWMF算法对图象细节具有良好的保护作用。     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法．它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素分成两组．当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进而求出其中值．避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量     

多重窗口的自适应中值滤波

本文依据中值滤波的基本原理和Sakrison的非均匀图象模型提出一种改进型自适应中值滤波算法——MWMF.实验结果表明,MWMF算法对图象细节具有良好的保护作用.     

中值滤波技术发展研究

中值滤波技术是一种在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节的非线性技术,在图像增强和恢复等领域中得到了广泛的应用。文章通过对中值滤波及其多种改进技术的研究,对中值滤波技术进行了较全面的阐述,并给出了相应的实验结果。     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

空域中基于低对比度图像增强方法

针对低对比度偏暗并带有噪声的图像,结合人眼的视觉感知特性,提出了一种图像增强的新方法。首先在空域进行中值滤波去噪处理,然后对图像进行分块,对背景的亮度进行粗略估计,并用插值算法平滑数据,最后校正图像的不均匀性并将像素值调整到整个灰度级实现图像的增强。实验结果表明,该方法在去除噪声同时并使图像的整体对比度得到明显的改善,又能突出图像中目标的细节部分信息,有效增强了图像的视觉效果。     

均值加速的快速中值滤波算法

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法 ,该方法能够在有效地去除噪声的同时保持图像的边缘细节。但由于其运算的时间复杂度高 ,在滤波子窗尺度较大时 ,不能满足大型图像实时处理的需要。提出了一种利用均值加速的快速中值滤波算法 ,它能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度 ,将计算效率和运算速度提高到传统快速滤波算法的两倍以上。该算法应用于大型辐射图像的滤波处理中 ,取得了良好的效果 ,提高了图像滤波的速度 ,增强了图像处理的实时性     

动态方向加权二维多级中值滤波的图像处理

在图像解译和识别过程中,经常需要对图像进行增强处理,以提取重要的信息。结合机器视觉、图像处理等图像增强方法,根据二维多级中值滤波原理,改进该算法,由于二维多级中值滤波在图象处理中是对图像进行固定的中值滤波处理,不能随着图像的复杂性进行变化处理,方向性不强,窗口大小不变,利用动态方向加权二维多级中值滤波方法进行图像增强处理,根据图像复杂的变化动态调整窗口大小和权值,该动态加权处理增强方法突出了视觉处理目的,达到了满意的视觉增强效果。图像处理前后的相似系数达到0.868 3,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善后期图像处理过程,提高图像分析(解译)的正确性和有效性。     

图像处理中的中值滤波的实现

对图像处理过程中的中值滤波作了详细的论述,对图像的噪声的特点、判断方法以及处理方法做了详细论述,较详细地给出了中值滤波地处理过程,给出了中值滤波的实现.     

递归极大中值滤波器的图像处理

本文针对传统递归极大中值滤波器的不足对其进行了改进，络出了传统的递归极大中值滤波器和改进后的递归极大中值滤波器对图像去噪的结果．并进行了比较．     

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。     

基于改进同态滤波的医用X光图像增强算法

针对医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真的特点,提出一种基于改进同态滤波的X光图像增强算法.算法将X光图像特性及同态滤波方法在图像增强上的优势结合起来,构建基于医用X线图频域的同态滤波器,通过指定最大增频位置及最高增益系数2个控制参数实现同态滤波控制,在不削减低频信号的基础上适当放大中高频信号,保留X光图像暗区易丢失的灰度及细纹信息,同时突出重要的组织边缘及纹理特征.实验证明,该算法失真率低、操作简便且运行效率高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.     

具有细节保护特性的多级中值滤波算法

提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于区域的统计信息,对噪声点进行分析;另一方面对多级中值滤波的方向进行自适应处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

一种基于粗集理论对雾天图像增强的研究

由于雾天有光亮条件的干扰,雾天拍摄的图片经常都有很严重的图像降质;针对雾天图片的退化情况,文章提出了一种基于粗集理论在空域采用3×3滑动窗口的图像增强方法,通过对实物照片的处理表明该方法在图像增强效果和时间复杂性方面均优于传统图像增强方法,在重现原图的基础上能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。