改进的中值滤波算法在图像去噪中的应用

 针对标准中值滤波方法存在的不足,结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法,即加权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法,MATLAB实验证实两种方法均能更好地保存原始图像的细节和边缘。比较两种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的脉冲噪声去噪效果明显,对于高密度脉冲噪声去噪效果不理想,但能大大提高中值滤波的运行速度,对数字图像实时处理意义很大;加权自适应中值滤波算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,较加权快速中值滤波算法在去噪方面有更好的鲁棒性。     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法通过对小窗口内非噪声点的检测来决定是增大滤波窗口还是选择输出。新算法尽可能地减小了滤波窗口,使得图像细节得到更好的保持。数值试验结果表明,新算法能够在有效抑制噪声的同时更好地保持图像细节信息,尤其在高概率密度噪声条件（〉70%）下也能取得较好的结果,比传统自...     

闪光照相CCD图像的自适应中值滤波方法

中值滤波是一种在去除噪声的同时能较好地保护图像边缘细节的非线性图像处理方法。为了滤除闪光照相CCD图像中的脉冲噪声，同时能更好地保护图像边缘，提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法采用局部中值和局部方差作为判断噪声点的阈值，实现了局部自适应的中值滤波，克服了传统自适应中值滤波方法的缺点，对椒盐噪声和随机脉冲噪声均有较好的滤波效果。实验结果表明，该方法消除图像脉冲噪声十分有效，对闪光照相CCD图像的处理结果也较好。     

小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究

基于高斯混合模型的小波去噪方法并结合中值滤波法对脉冲噪音有较好滤除效果的特点,将这两种方法结合起来,对含有高斯脉冲混合噪音图像进行去噪处理.该算法采用Matlab语言进行仿真.实验结果表明,这种混合去噪方法的效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

一种尺度自适应调整的高斯滤波器设计方法

固定尺度参数的经典高斯滤波器往往在滤除噪声的同时造成图像的模糊,为此设计了一种尺度可变的自适应高斯滤波器。通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,从而实现滤波器尺度参数的自适应调整。实验结果表明,该滤波器在有效滤除噪声的同时能够尽可能的保持图像原有信息不受影响,且计算简单,适于工程应用。     

基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法

针对多目标视频跟踪中需要主要解决的目标冲突、合并以及分离等问题,提出了基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法。采用混合高斯背景建模法获得前景图,并对图中阴影采用一种简化去除算法,即判断前景像素时,将HSV分量用加权的形式描述,而不必对各个分量依次判断。对前景图提取观测值时,引入了合并处理算法,将分裂的多个矩形检测框进行合并。然后,利用推理的方法将前景观测值与目标关联,用自适应混合滤波算法实现多目标有效跟踪。该算法结合了均值漂移算法运算效率高的和粒子滤波算法能够有效处理遮挡情况的特点。实验表明该算法可以高效地跟踪多目标、准确判断目标的出现和消失,并能够解决多目标冲突、合并和分离等问题。     

基于小波阈值函数与改进中值滤波融合的抑制图像混合噪声算法

针对图像处理中存在椒盐噪声和高斯噪声的问题,提出了一种新的小波阈值函数与改进中值滤波融合的噪声抑制算法。依据椒盐噪声与其周围邻域像素灰度值存在的明显差异,估计椒盐噪声,采取3×3模板进行反复迭代滤除椒盐噪声。对高斯噪声,利用极限思想提出了一种新的小波阈值函数,并引入三个控制变量,通过调节控制变量使所构成的小波系数在一定阈值范围内无限接近原小波系数。实验结果表明,提高了峰值信噪比,减小了均方误差,较好的保留了图像细节。     

均值量化与中值量化光栅性能的理论研究

对相移技术的投影栅相位法的传统中值量化方法提出改进,设计和制作出小误差、低高阶谐波的均值量化光栅.理论讨论了相位值、离散等级和量化等级等因素对两种量化光栅性能的影响;在标准偏差和频谱分布两方面比较后,得出均值量化光栅性能优于中值量化光栅且更接近正弦光栅的结论.     

混合退火粒子滤波器

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题，提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法. 在滤波算法中，用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数，此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据，因此更接近于系统状态的后验概率. 理论分析与仿真实验表明该粒子滤波器的性能明显优于标准的粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器. 关键词： 非线性 非高斯 粒子滤波 序贯重要性抽样     

基于改进开关中值滤波的多孔网栅图像脉冲噪声消除

针对多孔网栅闪光照相图像含有随机脉冲噪声的问题,提出了一种改进的开关中值滤波噪声消除算法。该算法利用像素与邻域窗口统计中值的灰度信息,建立噪声点探测器。通过设置噪声点探测阈值来识别噪声,并用邻域窗口内统计中值代替噪声点取值。经过多次滤波,含随机脉冲噪声的计算机合成网栅图像及实验网栅图像可获得良好的恢复效果。     

非重叠背景噪声下的自适应维纳滤波模式识别方法

维纳滤波实现模式识别的关键问题是噪声知识的获得与估计。提出一种非重叠背景噪声的提取方法,首先将对噪声的粗略估计代入维纳滤波函数,得到相关峰。然后由相关峰的位置及参考图像的尺寸确定目标图像的位置和范围,从而提取出背景噪声图像。经过二次维纳滤波,得到改善的相关输出结果,实现了自适应过程。仿真结果表明在非重叠有色噪声环境下,与噪声估计法以及传统的维纳滤波方法相比,此方案具有较好的识别效果。     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

低强度X射线影像系统的噪声分析及图像去噪处理

新型低强度X射线影像系统主要是由平板式单近贴静电聚焦X射线像增强器和CCD数据采集系统构成，根据系统的组成，分析了图像噪声来源，指出了它们的噪声整全为泊松分布规律的随机白噪声，局部也有正负脉冲干扰等特点，以此提出了处理该图像噪声的“多帧平均滤波＋极值中值滤波”的复合算法，即先根据随机噪声互不相关的特点，将多幅图像叠加平均，突出有效信息，压缩噪声。再在改进标准中值滤波基础上，采用极值中值滤波，更好地去除噪声，保留细节。通过对峰值信噪比的计算表明，该方法明优于任何单一算法，取得较好效果。     

自适应滤波技术在激光多普勒测速仪中的应用

激光多普勒测速仪检测系统提取的光电信号中存在较大的噪声信号。为了消除这些噪声干扰, 提高激光多普勒测速仪的测量精度,提出一种新的信号处理方法,将最小均方差自适应滤波技术应用于激光多普勒测量中,利用多普勒信号和噪声信号的统计特性,以最小均方误差估计为准则,最大程度地滤除噪声信号。阐述了最小均方差自适应滤波算法的基本原理,在MATLAB平台上将其应用于理想正弦信号进行仿真,并将其应用于实测多普勒信号的处理中。仿真和实验均表明,该技术可以有效抑制激光多普勒测量中的多频率噪声的干扰,大大提高多普勒信号的信噪比和测量精度,为设计高精度的激光多普勒测速仪创造了条件。     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明:采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

基于边缘特征的中值滤波的小目标检测法

提出了一种基于边缘特征调整滤波尺寸的中值滤波算法用于小目标的检测。以图像像素的四个方向的边缘分量确定阈值,以此阈值判断像素是否为小目标区域,在此基础上调整滤波尺寸,采用中值滤波方法检测出小目标。结果表明,该算法对于小目标检测有很好的效果。