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提出了一种融合自适应中值滤波与细节保存机制的图像深度脉冲噪声去除方法.该方法主要采用两个步骤,首先使用自适应中值滤波来最大可能地确定图像中的候选噪声点,然后根据特定的针对候选噪声点的正则化优化方法来复原被污染的图像.实验结果表明,与传统的自适应中值滤波相比,本文方法具有明显优越性,可以完成被脉冲噪声污染程度达90％的图像噪声去除工作,具有一定的实用意义. 相似文献
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中值滤波方法是图像去除噪声的重要方法之一,广泛应用于数字图像处理中。本文为了更好地检验滤波方法的效果,在图像中添加随机和椒盐两种常见噪声,对多级中值滤波、开关中值滤波和极值中值滤波算法进行仿真,以峰值信噪比和归一化均方差(NMSE)作为客观评价标准,对几种典型中值滤波算法进行了对比分析。结果表明,中值滤波既可以去除图像中的噪声又能保护图像的边缘和轮廓。 相似文献
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电井电缆的绝缘破损导致线耗增加、用电量变大,甚至可能因短路崩烧引起火灾,是极大的安全隐患。本文以电井电缆为研究对象,提出了一种导线绝缘破损识别算法。该算法通过灰度直方图均衡化、中值滤波和BOF(Bag of Features)算法,将图像分为完整的导线图像和绝缘破损的导线图像。通过实验,发现该改进BOF算法能够可靠地将图像分类,且相对于传统算法有更高的识别率。 相似文献
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应用MATLAB软件,根据图像处理理论,对板材图像进行彩色图像灰度化、中值滤波、图像二值化等一系列图像处理,最终提取板材纹理。试验结果表明,利用MATLAB软件的图像处理功能,有助于提高板材纹理的检测分辨能力。 相似文献
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本文主要研究均值滤波、中值滤波和高斯滤波的相应算法,利用编程处理技术对其进行实现,并运用于岩石裂隙图像中,比较对岩石图像处理方法的优缺点。结果表明：在对于岩石裂隙图像处理中,中值滤波要优于均值滤波和高斯滤波。 相似文献
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文章设计了一种车牌识别系统,采用基于DSP构建的硬件平台,运用数字图像处理的相关基础知识来实现车牌识别的功能。该系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位、字符切分以及字符识别等四个部分。通过对采集到的图像进行分析处理,分别得到边缘检测、直方图统计、中值滤波、锐化、灰度阈值处理等实验结果。 相似文献
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为提高中值滤波效果,本文提出了中值滤波的改进算法,对邻域进行中值运算前,先对邻域中的像素点进行甄别,剔除邻域中的脉冲干扰像素点,利用剩余的像素点进行中值滤波运算。利用较中值滤波邻域更大的邻域进行噪声像素点的鉴别,而利用较小的邻域进行剔除噪声点的中值滤波运算,从而即保证了噪声像素点的鉴别的可靠性,又保证了图像滤波的清晰度。 相似文献
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为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考.实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值. 相似文献
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中值滤波与均值滤波的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像增强是一种图像处理方法,而中值滤波和均值滤波作为图像增强处理方法的两种重要手段已被广泛应用。本文主要从均值滤波和中值滤波的原理出发,分析这两种滤波方法的适用性。 相似文献
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主要研究了计算机视觉中的图像滤波、边缘检测技术,首先介绍了图像噪声滤波算法,针对脉冲噪声采用开关中值滤波技术,既能有效去除噪声,又在一定程度上地保护了图像细节;同时研究了边缘检测技术,采用基于梯度直方图的边缘提取法,利用梯度直方图的统计特征实现阈值的选取,并且有效地增强图像边缘,取得满意的视觉效果。 相似文献
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利用直方图规定化在进行图像增强处理时算法简单、处理速度快,结合小波分析在图像降噪上的优势,提出了将两种方法相结合的图像增强处理方法,并利用M atlab软件对一幅医学图像进行仿真验证,得到了较好的效果。 相似文献
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针对传统中值滤波算法实现速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波设计方法。在传统算法原理的基础上,利用硬件描述语言设计了一个中值滤波器对图像进行去噪处理,并对设计进行了仿真,取得了较好的效果。 相似文献
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本文分别从图像的点运算、灰度直方图变换和空域滤波变换三个方面对数字图像增强技术进行了研究,图像的点运算采用了图像的线性变换和图像的非线性变换,空域滤波变换采用空域平滑滤波和空域锐化滤波,其中空域锐化滤波采用拉普拉斯算子和索贝尔算子,对增强技术在MATLAB中进行了实验仿真。 相似文献
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介绍局部统计滤波法的原理及算法,以慢性肝炎B超图像为例,与中值滤波和低通滤波相比较,指出局部统计滤波算法具有既能去噪声又能保持图像细节,是一种性能良好的滤波算法。 相似文献
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高空间分辨率太阳图像中的列固定模式噪声降低了图像质量并对太阳大气现象、太阳物理的研究产生了影响。针对传统小波变换处理列固定模式噪声不足的问题,提出一种新型的基于小波变换和双滤波的去噪算法。首先,根据噪声的产生机理以及存在形式,将原始图像对数化并进行小波变换。其次,对小波域中的垂直分量进行中值滤波,去除其中的噪声小波系数。再次,利用小波逆变换得到无噪图像,并与对数化图像做差提取初始噪声。然后,对初始噪声进行低通高斯滤波并指数化得到结果噪声。最后,用原始图像除以结果噪声便得到去噪后的图像。真实图像的实验结果表明本文算法的去噪效果优于其他算法。实验表明本文算法在去除列固定模式噪声的同时,能够很好的保留图像信号,提高图像质量。 相似文献
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去噪是图像处理中极其重要的步骤,包括空间域去噪和变换域去噪两种.均值滤波、中值滤波和维纳滤波是三种最重要的空间域去噪方法,它们在去除高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声中的性能表现不同,模板尺寸是影响其性能的一个重要因素.实验表明,三种去噪方法在去除不同噪声时都能找到一个最佳模板尺寸,维纳滤波适用于去除高斯噪声和泊松噪声,中值滤波适用于去除椒盐噪声. 相似文献
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本文使用一种基于选择性的、信号适应中值滤波算法去除脉冲噪声。该算法可以精确检测出噪声,得到较高的信噪比,且不损坏图像原有的边界和细节。结果表明,从噪声抑制和细节保存方面来看,该方法的效果远好于其他中值滤波方法。 相似文献