基于阈值邻域均值的医学超声图像去噪算法

针对含有高密度椒盐和高斯噪声的医学超声图像去噪中细节信息保留不够,图像较模糊问题,提出了一种阈值邻域均值算法。该方法首先通过阈值策略法对指定邻域内像素加权均值与其中任一像素灰度值大小进行比较判断,然后将大于阈值的像素剔除,而小的作为有用信息输出,最后运用该方法对含有高密度椒盐和高斯噪声的医学影像图像进行去噪实现设计。仿真实验表明,阈值邻域均值算法对胰腺超声图像的高密度椒盐和高斯噪声抑制力强,计算速度快,峰值信噪比大于单纯的中值和均值算法,去噪后的图像质量更佳。

一种邻域均值加权最大类间方差的阈值分割法

对应用广泛的阈值图像分割的最大类间方差法进行了研究,在深入分析了现有的Neighborhood Valley-Emphasis Method存在的问题的基础上,提出一种邻域均值加权最大类间方差的阈值分割法Neighborhood-Mean Valley-Emphasis Method.其核心思想是,对最大类间方差法进行邻域均值加权;根据灰度值出现的次数生成直方图,取每个灰度值的邻域区间,求得灰度值出现次数的邻域均值,同时求得类间方差,用邻域均值加权类间方差,使得阈值在类间方差最大且是直方图的极小点处取得,提高了算法的准确性,另一方面,邻域均值有均值滤波器的效果,增强了算法的抗噪性.实验结果表明,改进的最大类间方差法NeighborhoodMean Valley-Emphasis Method大大降低了因加权溢出而导致算法失效的可能性,扩大了适用范围,增强了鲁棒性.

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法。首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值。当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值。仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节。

基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法

提出了一种基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法。原始图像经过Contourlet变换,分解为一系列多尺度、局部性、多方向性的子带,对原始水印图像进行Arnold置乱加密,从分解的多方向高频子带中选择能量较大的子带作为嵌入区域,根据系数与邻域均值关系选择嵌入位置,用量化的方法修改嵌入位置的系数,达到嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法不仅具有较好的不可见性,而且对加噪、JPEG压缩、滤波、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。

基于边界过滤和邻域均值滤波的室内定位算法

在构建位置指纹库时,采用过滤法剔除数据采集阶段位于边界的位置指纹点,使用邻域均值算法滤除指纹库中指纹的噪声点。将指纹库k-means聚类为合适的k个指纹类以表示相似的位置指纹点,再用加权k近邻法实现精确定位。实验证明,相对于传统未对RSSI信号做处理的定位算法,该算法平均定位精度提高了28.9%。

基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位的准确率和速度,提出了一种基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法.采用阈值法分割瞳孔,使用边缘检测算子检测瞳孔区域边缘,定位虹膜内边缘;然后对人眼图像进行二维小波处理降低虹膜图像的分辨率,以减少虹膜本身的纹理对判断外边缘点时所产生的影响;最后采用邻域均值滤波进行虹膜外边缘点提取,根据所得虹膜外边缘点确定虹膜外边界.仿真结果表明:该算法定位虹膜内外边界的平均时间为1.75s,准确率为99.7%,其中虹膜外边缘定位误差小于4.2%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值.

基于邻域均值灰度共生矩阵的图像检索

纹理广泛存在于自然界中,是物体表面最本质的属性。纹理技术一直是热门研究领域,纹理特征提取作为纹理分析的首要任务更是人们研究的焦点。当图像发生旋转时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好的给出检索结果,在此基础上,本文提出了一种基于邻域均值灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节。改方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转不敏感。实验结果比较表明,新方法优于单纯的灰度共生矩阵方法。

邻域均值的视频水印改进算法

针对MPEG-2标准,通过嵌入帧选定和水印嵌入两步实现水印的嵌入。首先利用视频I帧DCT变换低频系数均线与低频系数交叉点确定嵌入帧;然后在嵌入帧选定嵌入位置通过特定DCT系数大小关系实现水印嵌入。实验表明,该算法具有较好的不可见性,且针对常规攻击具有较强的鲁棒性。

基于邻域均值的视频水印算法

针对MPEG-2标准,提出一种新的盲水印算法,首先使用领域平均的方法,计算载体视频两条I帧DCT变换低频系数均线的交叉点作为嵌入位置,然后利用奇偶量化的方法实现水印信息与同步码的嵌入。实验表明,算法具有较好的不可见性,且针对常规攻击具有较强的鲁棒性。

一种基于邻域均值的DCT水印算法

基于离散余弦变换(DCT),分析了变换后单个系数和区块系数均值在各类常见攻击中的稳定性,为提高算法的鲁棒性,提出了一种利用邻域均值(NM)间关系确定嵌入方式,并将嵌入能量分散嵌入到DCT区块的盲水印算法。实验表明,算法在确保不可见性的基础上,对鲁棒性有较大提升。

邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。

改进的邻域均值滤波去噪算法研究

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。

基于改进邻域均值的全色影像水域提取

利用传统邻域均值法对全色影像水域进行提取时,所提取的水域边界精确度严重依赖于搜索窗口的大小。本文通过分析水域灰度特征以及提取边界不精确的原因,对方法进行针对性的改进:依据邻域各像素点与种子点的灰度差值分别对其赋予不同的灰度值,以处理后的邻域均值作为特征进行水域提取。实验结果表明:基于改进的邻域均值方法对遥感影像水域有较好的提取结果,提取精度较之改进前有明显改善。

基于邻域局部最大均值与多尺度形态学滤波的弱小红外目标检测算法

根据弱小目标的成像特性,提出了基于邻域局部最大均值与多尺度形态学滤波的目标检测算法。通过滑动窗口判断图像中心是否为最大值,若是,则用中心点四邻域的两个方向的最大均值替代中心点;否则,计算其四邻域方向极大二值的梯度,根据加权系数计算赋给中心点。遍历整幅图像,用来消除噪声和改善初始图像的信噪比。然后,再对图像进行多尺度的形态学滤波,可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移出。改进的自适应分割方法计算阈值之后,从候选点中来提取目标。对序列图像采取多帧关联处理,可以进一步降低虚警率。实验结果表明,该算法易于实现,能提高检出概率,较好并完整地检测出目标,且降低虚警率。

基于反色均值化的非参数Census立体匹配算法

针对传统非参数Census变换过分依赖于变换窗口的中心像素灰度值的问题,提出了一种新颖的非参数Census变换的立体匹配算法。首先,该文研究了非参数Census变换并分析了其局限性;其次,考虑到像素空间位置,对于变换窗口进行反色处理后,求取邻域均值的反色来替代中心像素灰度值进行Census变换,提高了算法的抗干扰能力;最后,采用绝对误差和(SAD)方法和汉明距离作为相似性测度进行立体匹配,减少误匹配率,并通过左右一致性检测和亚像素插值来增大匹配的准确度。实验结果表明,此算法能够提高光照变换下匹配的鲁棒性,尤其对于深度不连续区域,适用于实时的立体匹配。

基于NALTDP的肝脏CT图像分类

针对肝功能正常和肝功能异常CT图像之间差异性不明显的问题,提出一种基于邻域变化的特征提取模式,称为邻域均值局部三值方向模式(NALTDP),用于肝脏CT图像的分类。先对肝脏CT图像预处理,提取大小相同的正常和异常图像;再利用中心像素在相邻八个方向上邻域变化的相关性计算邻域均值,并对邻域均值进行三值模式、方向模式和三值方向模式的编码;最后统计直方图并采用支持向量机分类识别。NALTDP算子通过提取各个方向的邻域变化信息和方向信息,表达更多层次的局部纹理信息,放大图像间的差异性。实验表明,在不同参数情况下,与已有的几种方法相比,NALTDP的分类识别率明显更高,所提出的分类方法比现有方法具有更好的性能。

一种实用的图像滤波算法

在分析经典中值滤波算法基础上,提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法。给出了其基本原理与实现过程,并与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能。

一种改进的2维Otsu红外图像分割法研究

为了在2维直方图上用Otsu方法更好地分割红外图像、提高抗噪能力,提出了一种改进的方法。首先分析在2维灰度-邻域均值直方图上的分割存在不准确性,采用2维灰度-梯度直方图,且改进对邻域均值的求取算法;然后对Otsu法的阈值函数进行研究,引入类内的分离信息改进阈值函数,并简化该阈值函数以降低运算复杂度,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法能更好地分割目标,运行时间较少、抗噪性更强。

改进滤波算法在机器人视觉目标图像处理中的应用研究

针对传统的机器人视觉目标图像处理中将边缘信息与噪声均作为噪声处理,从而使机器人无法精确完成图像识别的问题,提出采用一种改进中值滤波与改进邻域均值滤波相结合的滤波算法来移除噪声。首先采用改进的中值滤波算法,用滑动大窗口分块处理来加快运行速度,并加入判断条件,区别边缘与噪声信息,避免边缘信息丢失,并去除噪声点;然后采用改进邻域均值滤波方法对图像边缘信息进行处理,从而保护好图像的边缘信息。仿真分析结果表明,该算法能较好地滤除噪声,明显优于经典的中值滤波与邻域均值滤波算法。

一种鲁棒和自适应的数字图像水印算法

为提高算法的鲁棒性和自适应能力,将原始真彩色图像的Y分量进行离散小波变换,提取出HL、LH子带的鲁棒系数嵌入水印。考虑到人眼的HVS特性,计算出HL、LH子带系数的可见误差阀值确定鲁棒系数。并根据小波分解后,同一分解阶小波系数之间的相关性,通过计算LL子带邻域均值来实现对HL、LH子带进行估计和量化,使算法的嵌入容量和鲁棒性得到增强。算法通过散列加密确定水印嵌入的位置,使攻击者即使知道算法也无法得到水印信息。实验表明算法具有在不同图像处理和攻击下,水印的鲁棒性好、检测时不需要原始图像、安全性好等优点。