基于能量函数的极值中值滤波星图去噪算法

利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为此,该文提出一种基于能量函数的极值中值滤波去噪算法,该算法在去除星图椒盐噪声的同时能够较好地保持图像目标信息。该方法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。该文分别使用仿真试验和真实星图处理试验对该方法进行验证,在客观评价中,图像峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)最高可提高3倍多,均方误差MSE(Mean Squared Error)减小为加噪图像的3.16×10^(-5)。试验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,非常适合星图噪声的去除。

一种基于改进的极值中值滤波算法

提出的改进的极值中值滤波(IEM)算法是在极值中值滤波(EM)算法的基础上做了如下两点改进。首先,采用更合理的检测方法来检测噪声点,减小将信号点误判为噪声点的概率。其次,采用改进的滤波算法,解决了当噪声点个数大于像素总数一半时,传统中值滤波无能为力的问题。实验证明,当噪声密度很大时,IEM方法不仅比EM方法有更好的滤波效果,而且能够更好地保护图像细节。

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。

融合边缘信息的极值中值滤波算法

针对标准中值滤波算法对所有像素进行统一处理造成图像模糊的不足,提出融合边缘信息的极值中值滤波算法。该方法首先利用噪声与邻域内其他像素无相关性、而图像边缘像素在边缘方向上具有显著相关性这一特点检测噪声,生成噪声标记图;然后根据噪声标记图只对噪声像素采用邻域内非噪声值的中值滤波。在不同类型和不同强度噪声图像上进行了多种方法的对比实验与分析,结果表明:融合边缘信息的极值中值滤波算法在去除噪声的同时能更好地保护边缘细节信息,特别是噪声密度较大时(D>0.5),性能明显好于极值中值滤波。

基于阈值的极值中值新型滤波方法

针对图像滤波中去噪与细节保护的矛盾,在分析极值中值滤波方法的基础上,提出了一种基于阈值的极值中值新型滤波方法。该算法将受脉冲噪声污染图像中的像素点用预判断算子法进一步分为噪声点、边缘细节区和平坦区3种类型,然后做不同的处理以获得良好的细节保护效果。仿真试验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能更好地保持图像边缘细节,具有较好的处理效果。

基于极值检测的图像滤波算法

针对极值中值滤波法在去除椒盐噪声时存在的不足,提出了一种改进的图像滤波算法。首先使用极值法检测图像中的噪声点,然后采用窗口由小到大变化的自适应算法得到噪声像素的滤波值,最后通过计算噪声像素滤波前后灰度值的差值来修正被误判像素的灰度值。对不同类型、受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值滤波法及其一些改进算法,当噪声率较大时其去噪和保边性能得到了显著提高。

基于局部均值与方差的图像中值滤波方法

针对中值滤波器存在的不足,提出一种基于局部均值与方差的图像中值滤波方法。该方法将阈值与局部均值和方差联系起来,作为判断噪声点的依据。仿真实验表明,该方法具有良好的保护细节性能和较强的去噪能力。

基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法。采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割。采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标。通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法。

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法,通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB。

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体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,突出有用信息,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,该方法明显优于任何单一算法,取得较好效果。

基于边缘保持的SAR图像预处理方法

SAR图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点;为了滤除这些噪声,提高图像质量,采用基于阈值的极值中值滤波;在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级联到Gamma MAP算法滤波后的SAR图像;测试图像和数据显示,该方法提高了SAR图像质量,保留了SAR图像边缘细节,能很好地检测奇异性目标,易于硬件并行架构实现。

一种改进型椒盐噪声滤波算法

针对极值中值(EM)滤波算法在去除椒盐噪声时误检率较大的问题,提出了一种改进的椒盐噪声去除算法。算法由漏检率和误检率都较低的噪声检测过程和多窗口噪声滤波过程组成,对受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值(SM)滤波法及其一些改进方法,当噪声率达到70%时其峰值信噪比(PSNR)提高了16dB。