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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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遥感图像在成像和传输过程中所受到的大量噪声干扰在很大程度上影响了图像的质量和使用.近年来,基于PDE（Partial Differential Equation）的图像去噪因其所具有的局部自适应特性、形式上的规范性和模型建立的灵活性而受到关注,而如何在有效的去除噪声的同时很好的保留图像的细节信息成为遥感图像滤波所追求的目标.本文首先对原有的总变分模型（TV模型）及其改进模型（M-模型）的基本原理及其所存在的不足进行了分析,在此基础上,提出一种基于标准梯度和边缘引导函数的全变分改进模型,该模型克服了传统TV模型容易产生＂阶梯效应＂,以及M-模型在去噪的同时会对图像过度平滑、容易丢失纹理细节信息的不足,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好的保持了图像的边缘和纹理细节信息.实验结果验证了所提出模型的稳定性和有效性. 相似文献
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重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 d B以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 d B以上。 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
6.
在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中,受斑点噪声的影响,边缘、纹理、细小目标等细节信息容易被腐化。对于处理这一复杂问题,提出了一种新颖的各向异性扩散模型。该方法设法达到一种相互矛盾的目标:去除同质区域噪声的同时,保存弱的边缘,以及更有效的保持强的目标信息。并通过与其他两种方法同时作用于Lena的乘性噪声图像和一个真实的SAR图像来做比较,证明该方法的有效性。 相似文献
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吾吉买买提·艾合买提 《和田师范专科学校学报》2007,27(5):156-157
介绍了基于软门限的小波分析去除遥感图像噪声的处理方法,并利用一些指标,与传统的滤波处理方法进行对比分析后发现,基本小波分析的图像滤波方法,在去除图像噪声的同时,可以很好地保持图像边缘纹理等信息。 相似文献
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引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波器,可用来减少图像噪声。高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）在去噪的同时能够检测到边缘信息,并实现图像边缘增强。针对 X 光安检图像噪声大、边缘不清晰、对比度低等特点,提出一种基于引导滤波与 LOG 算子的安检图像增强算法。首先用引导滤波对图像作平滑处理,然后用 LoG 算子检测其边缘并进行增强,最后用限制对比度自适应局部直方均衡化（CLAHE）作对比度拉伸。实验结果表明,该算法与改进 CLAHE 算法相比,平均梯度可提高 50%左右,图像清晰度较高。 相似文献
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改进的邻域均值滤波去噪算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献