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1.
一种简单的图像边缘保护算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对一些图象存在线，尖顶等细节较多的情况，对图像边像素点灰度值与其领域点灰度值关系进行研究和分析，提出一种简单的边缘保护算法，用该算法实现的滤波器对具有上述特征的目标图象进行滤波，较好地滤除噪声，同时使图像的边缘得到较好地保护，该算法简单易行，处理目标图象较快。 相似文献
2.
针对传统中值滤波器在滤除大密度脉冲噪声时不能保护细节的问题,对高密度椒盐噪声滤波算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种自适应的高密度椒盐噪声滤波算法。首先对噪声进行判别,计算噪声的浓度,针对不同的密度,使用不同的滤波方法。对受不同密度(≥0.5)椒盐噪声污染图像的试验结果表明,该算法在滤除噪声的同时很好的保护了细节,取得了良好的滤波效果。 相似文献
3.
提出了一种新的图象噪声消除算法,该方法可以快速有效地去除图象中的脉冲噪声,并保留图象的细节.该算法主要通过利用象素点的值在滤波窗口出现的概率密度信息,进行噪声的判定及滤波过程的介绍,对本算法进行了分析仿真,结果表明该算法去除噪声与保留细节的效果好,且运算速度较快. 相似文献
4.
《绵阳师范学院学报》2018,(5):81-86
数学形态学滤波属于非线性滤波,针对传统的线性滤波对图像边缘等细节特征容易模糊的缺点,本文提出一种基于灰度形态学的自适应加权复合滤波优化算法,采用凸性多尺度结构元素对灰度图像进行多级形态开闭运算,根据形态滤波等幂特性,实现结构元素序列的自适应加权复合滤波,并对滤波效果进行PSNR评价,实验仿真结果表明该复合滤波算法在保留图像细节特征的同时能有效去除噪声,提高了图像信噪比. 相似文献
5.
《宜宾学院学报》2019,(12):47-53
经典中值滤波算法在不同噪声密度下为了得到最优滤波效果,需手动调节滤波窗口大小,同时在滤波过程中会对图像细节造成二次污染.针对这一问题,提出一种基于椒盐噪声密度、自适应调整中值滤波窗口的算法,首先估计出图像噪声密度,再确定传统中值滤波在不同噪声密度下,对应的最优窗口维度,并建立函数关系,利用函数关系自适应调整窗口维度,最后将椒盐噪声图像的待修复像素值替换为滤波修复后的像素值,防止细节被模糊化.实验显示,噪声密度估计的误差在3%范围内波动;采用四舍五入的方法使算法能够自适应匹配到最优滤波窗口,再对噪声分离处理,使得中值滤波对图像的细节保护更加完整. 相似文献
6.
在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。 相似文献
7.
噪声图像的恢复是影响图像信息的一个重要因素,提出了一种新的滤波算法,该算法首先利用阀值把噪声和图像像素区分开来,再对像素进一步区分出脉冲噪声和图像像素,最后对脉冲噪声用改进的加权中值滤波器滤波。仿真结果表明,该方法对脉冲噪声有很好的抑制作用,而且较好地保存了图像细节和结构信息,证明该方法具有实用性和有效性。 相似文献
8.
武英 《南京晓庄学院学报》2009,25(3):86-89
在已有极值中值的滤波算法的基础上,提出一种自适应滤波算法.该算法对于不同椒盐噪声密度采用不同滤波方法,在噪声密度较低时,采用同时考虑灰度差值和空间距离的自适应权重函数进行滤波,在噪声密度较大时,采用递归方式进行均值滤波.实验证明,该算法在滤除椒盐噪声能力、细节保护能力方面均有较大提高. 相似文献
9.
武英 《南京晓庄学院学报》2008,(6)
文章在已有极值中值滤波算法的基础上,提出一种改进的滤波算法.该算法对于不同密度的椒盐噪声采用了不同的滤波方法.在噪声密度较低时,采用有效信号的均值滤波;在噪声密度较大时,采用递归方式进行滤波.经过大量实验证明,该算法在滤除椒盐噪声能力和细节保护能力方面均有较大提高. 相似文献
10.
工程施工图像在获取、传输等过程中存在一定程度的噪声干扰。通过对标准中值滤波算法进行分析,得到了一种基于自适应开关中值的图像滤波算法,能够在去除椒盐噪声的同时保持图像细节。该算法用迭代实现了开关中值滤波算法中阈值的自动选取,可有效提高噪声点检测的准确率。通过MATLAB仿真实验,证实了该算法相较于传统滤波算法能够更好地保护图像细节和改进图像清晰度。 相似文献
11.
高斯噪声和脉冲噪声同时出现在一幅图像中的情况较为常见,单独使用均值滤波和中值滤波得不到令人满意的效果。将传统的方法结合起来,提出多级中值滤波与小波阈值滤波相结合,在滤除噪声的同时尽可能保护图像的细节。实践证明,该方法效果较好。 相似文献
12.
重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 d B以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 d B以上。 相似文献
13.
噪声处理是图象处理中较为重要的环节。文中介绍了图象中噪声的产生及噪声的分类,以及用于图象去除噪声的常用各种滤波方法的工作原理和适用性。并且详述了用加权的均值滤波方法去噪的方法,以及在图象预处理中,去除噪声时低通滤波模板的选取。 相似文献
14.
谭艳丽 《西安文理学院学报》2014,(4):28-31
根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果. 相似文献
15.
改进的邻域均值滤波去噪算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。 相似文献
16.
提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除GPU实现算法。该算法首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后对噪声像素作标准中值滤波,如果中值为信号,则用中值代替噪声像素灰度值;如果中值为噪声,则取中值邻域,如果中值邻域为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。但随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器（GPU）的并行处理特征,并在GPU上实现了本文算法。实验结果表明所提出的算法较经典的自适应中值滤波算法有较好的去噪效果和边缘保护能力,并且随着图像规模的增大,算法执行时间较CPU可以提高最多3个数量级。 相似文献
17.
传统中值滤波对所有像素采用同一的处理方法,导致图像细节信息丢失严重。依据噪声分布特征,设计了基于集内离散度的噪声检测器,并结合自适应中值滤波,实现有针对性的噪声过滤,减少非噪声信息丢失。实验证明,该算法具有较高的消除脉冲噪声和保留细节信息能力。 相似文献
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椒盐噪声对图像造成或亮或暗的像素点,从视觉上影响图像的质量。采用基于信号分析的方法去除图像中的椒盐噪声,信号分析能准确判断出噪声与信号像素,该方法依据椒盐噪声模型准确区分信号与噪声,对信号像素给予保留,而对于噪声像素则有针对性地对其作中值滤波、扩大的中值滤波或均值滤波。实验结果表明,与线性加权、梯度倒数加权以及小波去噪算法相比,文中算法能有效降低图像中的椒盐噪声,对图像的边缘与细节保持较好,并且能得到较高的信噪比。 相似文献