超限邻域平均算法在肺部CT图像除噪中的应用

本文针对含有高密度椒盐和高斯噪声的肺部CT图像除噪中细节信息保留不够,图像较模糊、清晰度欠佳等问题,提出了一种超限邻域平均算法,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除噪实现设计。仿真实验表明,超限邻域平均算法对肺部CT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(PSNR)比单纯中值和均值算法大,而均方根误差(RMSE)小,且去噪后的图像具有良好的细节保真度和清晰度。

公路病害检测中的图像平滑算法研究

在对公路路面裂缝类病害的检测过程中 ,通过认真分析路面病害图像特征 ,研究适合于路面病害识别的图像平滑算法。采用加权的邻域平均噪声滤除算法对病害图像进行平滑处理 ,裂缝的边缘得到了很好的保护。该算法用于对公路路面裂缝类病害的识别检测过程中 。