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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 593 毫秒
1.
分析了均值滤波算法的并行特性,提出了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的均值滤波图形处理单元(GPU)并行算法。算法首先依据椒盐噪声的特征,建立信号点标记矩阵;其次计算信号密度,并确定滤波半径;最后仅处理噪声像素,用其邻城内信号点像素灰度的均值代替它。实验结果表明,随着图像尺寸的增大,该并行算法相比串行算法速度,可以获得300倍以上的加速比。  相似文献   

2.
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   

3.
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   

4.
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   

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.
本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值.理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度O(N ln N)简化为O(N(1+ln N)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景.  相似文献   

7.
为了有效地去除图像中的椒盐噪声,提高图像的质量,利用中值滤波算法进行去噪处理.分析了椒盐噪声的特性,阐述了中值滤波算法的去噪原理和优缺点.通过实验从主观评价和客观评价两方面对比了中值滤波和几种典型的图像去噪方法对椒盐噪声的去噪效果,并进一步分析了不同窗口大小的中值滤波对椒盐噪声的去噪效果.实验结果表明,中值滤波算法能很好地去除图像中的椒盐噪声.  相似文献   

8.
本文对中值滤波器算法进行了探讨.二维中值滤波器是一个非线性算子,按照处理窗口中像素的灰度值进行排列,然后取其中值.中值滤波器在滤除椒盐噪声方面效果很好.  相似文献   

9.
一种滤除椒盐噪声的改进的中值滤波算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据数字图像中椒盐噪声像素的特点,提出了一种非常有效的椒盐噪声检测算法:两极门限检测法,并通过实验验证了该算法的有效性。在两极门限检测法基础上,本文进一步提出了一种改进的中值滤波算法,该算法能够有效地滤除数字图像中的高密度椒盐噪声,同时尽可能地保留图像细节。  相似文献   

10.
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   

11.
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   

12.
为了提高加密信息的安全性等要求,提出了一种广义拟feistel结构分组加密算法。首先利用三角混沌映射产生混沌序列并将明文分块,然后将三角混沌映射和灰度扩散机制相结合依次对明文进行替换,最后将三角混沌作为密钥用于广义拟feistel结构分组加密算法对替换后的明文加密。通过对加密后图像相邻像素所对应的共生矩阵特性分析表明,加密图像具有良好的空间随机均匀分布特性。  相似文献   

13.
考虑到图像存在异常像素,将邻域因素考虑在内对模糊C-均值聚类算法(FCM)和异常像素检测算法(APD)提出了改进。首先,提出了邻域因素的邻域-FCM(N-FCM),然后,提出了模糊异常像素检测算法(Fuzzy-APD)。实验过程中,选择噪声图像、彩色图像作为实验图像,对FCM和N-FCM算法进行性能比较,证实相比于FCM算法,N-FCM算法的收敛性明显提高,图像分割的正确率进一步改善;同时从图像中获取部分像素进行异常像素检测,实验证实相比于异常像素检测,Fuzzy-APD准确性更高。  相似文献   

14.
提出一种既能快速去除图像随机脉冲噪声又能较好地保留边缘细节信息的一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性特征,对于任一像素,根据其与邻域内像素相近的个数和与其相近像素本身在邻域内的相似情况,将各像素分为噪声点、疑似噪声点和信号点,对疑似噪声点根据其是否为邻域内的极值将其分为噪声点和信号点。对于信号点不做任何处理,而对于噪声点则按照一种基于欧拉距离的自适应加权均值滤波算法进行处理。实验结果表明,算法能够快速高效地滤除随机脉冲噪声,且无需人为修改相关参数和“门坎”值,综合性能优良,特别适用于对实时性要求较高的图像处理系统。  相似文献   

15.
针对模糊C均值( FCM)图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明:本文算法对含噪图像有很好的分割结果。  相似文献   

16.
由于图像在获取、传输等过程中会受到各种噪声的影响,而在大多数应用中,又需要清晰的、高质量的图像,所以图像去噪是图像预处理中一项重要任务.图像中所含的噪声有很多种,椒盐噪声是其中最常见的一种.针对图像中所含的椒盐噪声,提出了一种改进的滤波去噪算法.实验结果表明,与其他常见滤波方法相比,改进算法简单有效.  相似文献   

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