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1.
脉冲噪声的自适应滤除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
武英 《南京晓庄学院学报》2005,21(5):25-27
为了在滤除图像噪声的同时更好的保护图像的细节,文中提出了一种基于非线性自适应滤波结构的改进算法。用中心加权中值滤波算法代替原方法中的中值滤波算法以及中值滤波代替均值滤波作为最终滤波结果输出。这种算法与同类算法相比,具有更好的滤波性能并能更好的保护细节,其效果明显优于中值滤波算法。 相似文献
2.
马光春 《喀什师范学院学报》2010,31(6):33-36
提出了一种基于数学形态学的多尺寸、多结构元素自适应边缘检测、增强图像的算法,用多结构的元素和大小不同尺度的元素先后检测图像的边缘,并按一定的权值进行融合处理来增强图像．实验结果表明,该算法可以较好地提取图像的边缘特征,保护图像的细节,增强图像的对比度,丰富图像的层次,且对噪声有较强的滤除作用． 相似文献
3.
在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。 相似文献
4.
图像分割技术在昆虫识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果.首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割.针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正.首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割.实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像. 相似文献
5.
形态学算子在图像处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
将腐蚀、膨胀算子经过有效组合,形成了一个性能优良的滤波算子,同时介绍了在冲击噪声的去噪中表现出显著效果的Extrema killer算子。提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,该算法先用一个较小尺度的结构元素进行腐蚀,后用一个较大尺度结构元素进行膨胀,用（fθB1） B2-f作为边缘检测算子。实验证明用所给算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时能有效的抑制噪声。 相似文献
6.
一种简单的图像边缘保护算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对一些图象存在线，尖顶等细节较多的情况，对图像边像素点灰度值与其领域点灰度值关系进行研究和分析，提出一种简单的边缘保护算法，用该算法实现的滤波器对具有上述特征的目标图象进行滤波，较好地滤除噪声，同时使图像的边缘得到较好地保护，该算法简单易行，处理目标图象较快。 相似文献
7.
杨小平 《桂林师范高等专科学校学报》2007,21(1):135-138
数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。 相似文献
8.
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
9.
工程施工图像在获取、传输等过程中存在一定程度的噪声干扰。通过对标准中值滤波算法进行分析,得到了一种基于自适应开关中值的图像滤波算法,能够在去除椒盐噪声的同时保持图像细节。该算法用迭代实现了开关中值滤波算法中阈值的自动选取,可有效提高噪声点检测的准确率。通过MATLAB仿真实验,证实了该算法相较于传统滤波算法能够更好地保护图像细节和改进图像清晰度。 相似文献
10.
背景抑制是红外小目标检测的关键技术.对空域高通滤波、最大中值滤波、单一结构元素形态学和多结构元素形态学的背景抑制原理进行分析,并在云杂波背景条件下对4种算法进行仿真并作比较.仿真结果表明多结构元素形态学算法性能最好,最大中值滤波算法次之,单一结构元素形态学算法稍差些,高通滤波算法最差. 相似文献