基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法

针对现行的均值滤波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法对其进行改进.算法根据高斯噪声的特点及其对原图像的影响,对处于灰度概率峰值附近所对应的灰度进行修剪,再进行加权均值滤波.加权系数同时考虑灰度相关性与距离相关性,是灰度测度因子和距离测度因子的乘积.算法最后对加权均值滤波后图像进行分段的灰度均衡化.滤波实验的结果表明,相对于现行的均值滤波算法,本算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。     

基于置信区间的自适应加权均值滤波算法

为了改善图像滤波的效果,提出1种基于置信区间的自适应加权均值滤波算法。根据高斯噪声的特点以及其对原图像的影响,仅对滤波窗口中处于置信区间的像素求加权均值。同时考虑了灰度相关性与距离相关性,将灰度测度因子和距离测度因子进行线性加权求和,得出加权系数。最后对加权均值滤波后的图像进行折中的灰度均衡化。实验结果证明,相对于标准均值滤波(SMF)算法和自适应均值滤波(AMF)算法,该文算法的滤波图像更加清晰,很好地恢复了原图像,同时保留了图像的边缘和细节;该文算法对应的归一化均方误差明显低于SMF算法和AMF算法。     

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...     

基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法

针对指纹图像质量较差时,基于灰度图的指纹细节点直接提取方法正确率较低,提出一种基于二值化图像的指纹细节点精确提取方法.该方法首先采用方向滤波增强指纹图像,消除各种噪声,然后在二值化图像上进行脊线跟踪,直接提取细节点.脊线跟踪时,采用平滑和加权联合处理来计算脊线下一跟踪点,并提出一种利用循环扩散方法检测脊线连通性的方法,保证脊线跟踪的正确性.实验结果表明,无论图像质量好坏,该方法提取出的细节点正确率都超过80%,优于灰度图直接提取方法及其改进算法.     

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。     

数字图像迭代均值滤波降噪算法

改进了图像处理的传统均值滤波算法,提出了迭代均值滤波算法。该方法从图像第1个像素开始,依次用邻域均值法处理每个像素。每处理1个像素立即更新该点灰度值,并用新灰度值参与后续像素的处理运算。图像实验结果表明,该算法能增强去噪效果,明显改善图像重构质量。     

一种基于开关型加权中值滤波的随机脉冲噪声去除方法

依据图像中随机脉冲噪声像素奇异性的特点,提出了1种新的开关型加权中值滤波算法.首先通过中值滤波的方法对被检测像素邻域进行平滑处理,并定义平均绝对差值进行噪声点的判别;对检测出的噪声像素点采用改进的加权中值滤波进行处理,即仅利用滤波窗口中未受污染的像素进行噪声滤除,加权系数同时包括空间距离与灰度的差异性.实验结果表明,提出的算法既有较高的脉冲噪声检测准确率,又能较好地滤除图像中的随机脉冲噪声.