基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法

图像脉冲噪声移除是获得高质量图像的关键。本文通过热红外相机成像原理研究,提出了一种基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法。首先,根据相机的调制传递函数计算获取原始图像的最大像素梯度,继而建立相应的像素梯度集合。然后,计算原始图像与对应像素梯度滤波图像的梯度权重均方根误差集合,并将该集合高斯分布的最大值对应的像素梯度确定为最佳像素梯度。最后,根据图像中脉冲噪声的密度和复杂度,确定所提滤波器的自适应窗口大小和迭代次数。大量实验结果表明,所提滤波器对移除8位、16位的单通道脉冲噪声图像展现出良好的鲁棒性。与其他先进方法相比,该方法可以实时移除真实热红外相机采集图像中低密度的随机值脉冲噪声和SAPN,并实现噪声抑制过程中99.5%以上的原始像素不会遭受破坏。除此之外,针对高密度SAPN抑制,该方法获得了具有竞争力的结果,与运行时间较快的滤 波方法相比表现出较好的 PSNR和 SSIM,与 PSNR和 SSIM较优秀的去噪方法相比表现出较快的运行时间。对于极限 SAPN(99%)破坏的图像,也能够恢复有意义的图像细节。

改进的方向自适应中值滤波器在注塑产品图像预处理中的应用

分析了将现有方向自适应中值滤波器算法应用到注塑产品图像预处理过程中遇到的问题。结合注塑产品图像预处理对于滤波器性能的要求,提出了一种改进的方向自适应中值滤波器算法,通过噪声检测和区域检测实现了对图像中各像素点特性的判别,进而根据各像素点自身特性的不同,有的放矢地确定相应的滤波处理方法。在有效抑制注塑产品图像中噪声的同时,提高了算法的边缘保护能力,大幅缩减了计算用时,很好地满足了注塑产品图像预处理的要求。仿真实验表明了该方法的有效性。

基于改进的自适应中值滤波的糖尿病视网膜渗出液病变分割

为了提高渗出液病变分割的抗噪性和质量,简化渗出液分割工序及提高分割效率,提出了一种基于改进的自适应中值滤波(IAMF)的糖尿病视网膜渗出液病变分割方法。IAMF考虑将像素点(x,y)邻域中的各像素值的中值和偏置项的加权平均来替换当前像素点的灰度值,且根据噪声判定条件判断中值是否是噪声,在给定范围内自适应改变滤波器的窗口尺寸大小及窗口形状,使得滤波结果突出视网膜渗出液的形状结构,减少或消除可能的出血和其他混杂的视网膜结构。通过实验结果表明,IAMF方法通过自适应改变的窗口尺寸和形状,既兼顾降噪效果和图像细节保护的问题,又能提高图像处理速度。经过改进的自适应中值滤波器预处理后的糖尿病视网膜图像,结合自适应阈值二值化分割的渗出液轮廓清晰、完整,对不同形状、尺寸、光照条件下的渗出液病变具有鲁棒性,有效去除相机成像产生的椒盐噪声。所提出的方法简化了糖尿病视网膜渗出液分割工序、提高了分割效率。

一种新型自适应中值滤波器在超声医学图像中的应用

在中值滤波器的框架下 ,专门针对超声医学图像 ,提出了一种新的自适应中值滤波器 ,其自适应机制的是在一个子窗口内的四个主要方向先分别进行中值滤波 ,再用原始图像与四个子图像的差值产生加权系数 ,之后进一步用四个子图像加权合成新图像。这种滤波方法有较好的细节保护特性和较强的滤噪特性。分析了新滤波器的特性 ,并给出了质量较好的超声心脏滤波图象。

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。

自适应中值滤波器在图像降噪技术中的应用

为了弥补传统中值滤波器在进行图像降噪处理中的不足,在图像降噪技术中应用了自适应中值滤波器。重点分析了在实际应用中的关键技术,并与传统中值滤波器进行了比较,结果表明在对含有空间密度较大的脉冲噪声图像进行滤波时,自适应中值滤波较传统中值滤波具有很大的优越性。

扩展自适应中值滤波器的原理与实现

在图像处理领域中噪声滤除是图像预处理阶段一项必不可少的工作。在许多场合都会遇到高强度噪声的图像 ,特别是椒盐噪声的滤除非常困难。本文对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析 ,提出了一种新的滤波器技术——扩展自适应中值滤波器技术。该技术不仅继承了原自适应中值滤波器技术的优点 ,而且还弥补了它的不足 ,解决了高强度噪声干扰下图像的滤波问题 ,滤波效果相当理想。最后 ,给出了几种滤波技术的滤波效果比较图 。

基于方向信息测度的自适应多级中值滤波器

针对图像滤噪中滤除噪声和保护细节(边缘)的矛盾,本文提出一种新的基于方向信息测度的自适应多级中值滤波器。方向性是边缘和噪声的本质区别之一,通过基于方向信息测度所构造的自适应结构,决定中值滤波器的形式和滤波窗口尺寸的大小,而不需要图像和噪声的先验知识。文章比较了标准中值滤波器、单向多级中值滤波器、双向多级中值滤波器和本文方法的结果。实验表明本文方法具有更好的效果。

一种基于空间距离加权的自适应矢量中值滤波器

矢量中值滤波器(vectormedian filter,VMF)是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声,但它没有考虑在滤波器窗口内各个像素由于位置的不同而对滤波效果产生的不同的影响。根据人类视觉感知,在一个滤波器窗口中,即使二个像素具有相同的颜色值,其中离中心像素较近的像素应当对中心像素影响较大,而距离较远的像素对中心像素影响较小。基于此,试图将空间距离对滤波效果的影响量化,提出了一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的矢量中值滤波器VMF,构造出了一种新的基于空间距离加权的自适应矢量中值滤波器。实验表明,新的矢量中值滤波器,在抑制脉冲噪声、色调保持、细节或边缘保护方面,胜过传统的VMF和其他几个基本的典型矢量滤波器。

飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题。针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法。首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据。采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性。

自适应模糊多级中值滤波器

结合模糊关联存储方法 (FAM) ,提出了修改后的多级中值滤波器——自适应模糊多级中值滤波器 (AFMMF) ,该滤波器克服了传统多级中值滤波器 (ML MF)的一些缺点 .实验结果显示 ,在处理“短线”噪声的过程中 ,AFMMF能更好地保留边缘 ,取得了更好的效果 .

基于自适应中值滤波器和TV修复的椒盐噪声去除(英文)

提出一种两步式椒盐噪声去除方法.第一步利用自适应中值滤波器来识别出被噪声污染的候选点;第二步利用一种边缘保持技术(全变差图像修复)来恢复出被噪声污染的点.由于椒盐噪声点的灰度值和原始像素灰度独立,所以在采用恢复技术时不使用噪声点自身的灰度信息.在噪声率不很高的情况下,这种方法可以获得比现有最好方法更高的信噪比;当噪声率高达70%以上时,该方法的信噪比与现有方法非常接近,但是主观视觉效果(例如边缘保持能力)更佳.

基于改进LMS算法的自适应滤波器

LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但是存在对噪声敏感、收敛速度较慢等问题.在传统的LMS算法的基础上,提出一种改进型的LMS算法,即用误差信号的相关值去调节步长,改变传统的步长更新表达式,从而提高和完善LMS算法的性能.基于MATLAB软件的仿真结果表明:用改进的LMS算法建立的自适应滤波器误差小于8.6×10-3,收敛速度快,可明显降低噪声对LMS算法的影响.

基于自适应相关滤波器的人眼定位改进方法

人眼定位是人脸识别、视觉跟踪系统中一个关键步骤。针对传统人眼定位方法定位精度低、误差稳定性差的问题,提出将自适应相关滤波器与灰度积分投影法相结合,在训练和测试阶段做了两点改进。首先对训练得到的自适应相关滤波器,在[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2]角度范围内旋转得到5个滤波器,选择灰度最大值对应的位置作为初始定位点,然后在该定位点的5×5邻域内,水平和垂直方向分别做灰度积分投影,最后选择积分最小值的位置作为最终的目标定位点。与平均合成精确滤波器、最小输出平方误差和滤波器、自适应合成相关滤波器算法相比,改进算法的定位精度最大提高2.9%,平均绝对误差和标准差均低于原始算法。实验结果表明,提出的改进算法在定位精度和稳定性上均优于以上算法。

一种改进的加权中值滤波器及其在眼电信号处理中的应用

作为经典的研究眼球运动的方法,眼电图(EOG)已经广泛地应用在多个领域。EOG信号中包含了不同类型的眼动信号和伪差,去噪和信号分离在EOG研究中一直备受关注。我们结合EOG信号的特点提出了一种新的基于WFMH的线性-非线性混合滤波器(简称为IWFMH)。仿真结果表明,该滤波器在保持信号边缘的同时能够更有效地除去噪声,EOG处理结果表明该滤波器在除去噪声的同时能够有效地分离出扫视和眨眼信号。

自适应中值滤波器及其应用

将自适应加权中值滤波器应用于滚动轴承故障信号的故障诊断中。当信号中含有多种噪声时,让信号先通过自适应加权中值滤波器,再通过线性带通滤波器,对降噪后的信号进行包络解调处理,可以克服噪声对包络谱分析的影响。通过仿真和试验信号分析可以看出,自适应中值滤波器在机械故障诊断中具有较好的应用前景,使包络谱分析方法得到更广泛的应用。

面向FECG信号监测的自适应滤波器LMS算法改进研究

分析了LMS算法的改进,设计了自适应滤波器消除母亲心电对胎儿心电干扰的实现方法,并且在QRS波变化较快时采用LSL方法以解决LMS算法收敛速度较慢在QRS波不适合的问题,使自适应滤波器在消除母亲心电对胎儿心电干扰得到最佳效果。

基于改进自适应中值滤波的图像降噪方法

均值滤波算法处理椒盐噪声时效果不理想,中值滤波算法与自适应中值滤波算法求得的中值作为滤波的结果效果较差,降噪效果一般,为了能更好地处理椒盐噪声,提出了一种改进的自适应中值滤波的降噪方法,即在自适用增加窗口的同时分割滤波窗口,并对分割后窗口进行多次中值计算。实验采用信噪比SNR和峰值信噪比PSNR来评定对椒盐噪声的降噪能力,当对图像加入噪声密度为0.02和0.05的椒盐噪声时,改进后算法效果更好,其信噪比SNR的值比均值滤波、中值滤波和自适应中值滤波提高了8.23和7.52、3.92和2.02、3.19和0.96;峰值信噪比PSN的值比均值滤波、中值滤波和自适应中值滤波分别提高了8.22和7.50、3.91和2.01、3.19和0.95。实验结果证明,改进后算法对椒盐噪声有很好的降噪能力,滤波效果明显,滤波性能较高。

基于频率自适应改进型梳状滤波器的并网锁相环技术

将梳状滤波器应用于并网锁相环技术中。针对梳状滤波器锁相环(CF-PLL)动态响应慢的缺点,引入校正环节,得到改进型梳状滤波器锁相环(ICF-PLL)。基于ICF-PLL的s域模型,提出了ICF-PLL调节器参数的整定方法。为提高ICF-PLL对电网频率变化的抗扰动能力,提出一种基于频率自适应改进型梳状滤波器的锁相环(FAICF-PLL)和其数字实现方案。仿真和实验结果表明,FAICF-PLL在电网电压发生频率脉动、相角变化、畸变谐波和不平衡跌落时均能准确地跟踪电网电压相位,具有良好的稳态和动态性能。