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某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法.该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声.仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多. 相似文献
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脉冲噪声的自适应滤除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
武英 《南京晓庄学院学报》2005,21(5):25-27
为了在滤除图像噪声的同时更好的保护图像的细节,文中提出了一种基于非线性自适应滤波结构的改进算法。用中心加权中值滤波算法代替原方法中的中值滤波算法以及中值滤波代替均值滤波作为最终滤波结果输出。这种算法与同类算法相比,具有更好的滤波性能并能更好的保护细节,其效果明显优于中值滤波算法。 相似文献
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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
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《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
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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
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基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究 总被引：1，自引：0，他引：1
某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。 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
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《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
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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
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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
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常用图像去噪方法探析与比较 总被引：1，自引：0，他引：1
均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。 相似文献
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宋娈娈 《商丘师范学院学报》2014,(12):10-14
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
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针对迭代盲反卷积算法恢复图像在内部灰度对比鲜明的地方、图像边界都出现的"振铃"效应和迭代盲反卷积算法通常去模糊效果好而去噪效果不理想等情况,本研究提出两点改进:首先,迭代盲解卷积算法恢复图像之前对模糊带噪的退化图像进行改进的中值滤波去噪;其次,对恢复出来的图像,通过找到内部灰度变化大的部分和边界并把其像素设置为0,进行去除"振铃"效应.改进后的算法简单,不仅复原了图像的细节,而且很好地去除了噪声.实验结果表明,改进算法取得了比较好的复原效果. 相似文献
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图像在产生、传递与接收过程中,会受到外界的影响尤其是噪音的干扰,严重影响图像质量,有必要进行预处理以保证图像的正常使用。阐述了脉冲噪音理论,分析了一维与二维中值滤波原理,提出一种自适应中值滤波算法。该算法作为非线性滤波算法,弥补了线性滤波算法缺陷,明显抑制了噪音,保证了原图像的信息内容。实验结果表明,这种自适应中值滤波算法在归一化均方误差（NMSE）、峰值信噪比（PSNR）、算法耗时T(s)等方面,比中值滤波算法具有一定的优势。 相似文献
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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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基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的脉冲噪声图像滤波算法。利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声点,并利用中值滤波对噪声点进行滤波。仿真表明,该方法对不同强度的噪声图像均体现了较好的滤波性能,在去噪效果和运行效率上同其它方法相比具有明显优势。 相似文献
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金彩虹 《南京晓庄学院学报》2012,(6):21-25
该研究利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性,考虑变换域内子带系数尺度间和尺度内的双重相关性,自适应地调节双变量模型下子带系数的收缩量,使子带系数的收缩量与子带含有图像细节内容的多少成比例.仿真结果表明,与仅考虑子带系数尺度间相关性的去噪算法相比,该算法在去除噪声的同时能有效保持原图像中的细节和纹理信息,改善恢复图像的主观视觉效果,提高恢复图像的PSNR值. 相似文献
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形态学算子在图像处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
将腐蚀、膨胀算子经过有效组合,形成了一个性能优良的滤波算子,同时介绍了在冲击噪声的去噪中表现出显著效果的Extrema killer算子。提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,该算法先用一个较小尺度的结构元素进行腐蚀,后用一个较大尺度结构元素进行膨胀,用（fθB1） B2-f作为边缘检测算子。实验证明用所给算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时能有效的抑制噪声。 相似文献
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边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。 相似文献