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一种改进均值的自适应中值滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足，提出了一种改进均值的自适应中值滤波（IMAMF）算法。该算法采用扩充图像边界的方式，使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理，并在检测噪声和信号时，增加了噪声阈值判定，将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出，信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性，采用了5种不同的算法进行仿真对比分析，并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明：该算法能有效滤除浓度为10%~90%范围内的椒盐噪声，且图像细节和边缘信息得到了更好的保留，滤波性能明显优于其他算法。 相似文献
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基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。 相似文献
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高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息，高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰，如果感兴趣区域受到污染，则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题，本文采用自适应模糊阈值法去噪方式，该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后，重新构造作为新的小波系数，经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较，结果表明，自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点，既保留图像细节又使图像更加平滑，图像整体信息完好，去噪效果更为理想。 相似文献
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针对现有去噪算法去噪不彻底、噪声误判、损害图像边缘和纹理细节信息的缺点,提出一种联合双边滤波器和小波阈值收缩图像去噪算法。首先,使用双边滤波器对含有噪声图像进行分层;其次,对不同分层结果,选择不同滤波器进行去噪:高对比度层采用双边滤波器,低对比度层采用小波阈值收缩去噪方法;最后,融合高、低对比度层去噪图像,实现有效去除噪声的同时,保证图像信息完整。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比达到40.99 d B,比非局部均值滤波、双边滤波器、小波阈值收缩和偏微分方程图像去噪算法分别提高了7.79%,3.56%,11.22%和1.91%;与此同时,还能有效保留图像边缘和纹理等细节信息。 相似文献
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为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。 相似文献
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一种直方图匹配和线性空间滤波相结合的条带噪声去除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
航天和航空遥感图像中,普遍存在着条带噪声(stripe noise),任何使用多个探测元进行获取图像的遥感器图像数据中均存在条带噪声。本文针对CBERS-02星图像中的两类条带噪声:探测元间条带噪声和横向随机条带噪声,提出了一种直方图匹配和线性空间滤波相结合的去条带噪声方法。其中直方图匹配用于去除探测元间的条带噪声,线性空间滤波用于消除横向随机条带噪声。实验结果表明,该方法能有效去除CBERS-02星影像中的条带噪声,并且能很好地保证图像质量。最后,从定性和定量两个方面进一步说明了该方法的有效性。 相似文献
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实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。 相似文献
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噪声的分布层次分析及其自适应滤波算法 总被引：5，自引：0，他引：5
基于对噪声模型的分析 ,提出了两种自适应中值滤波器算法 :(1)对于消除噪声密度较大的脉冲干扰 ,提出了基于剩余脉冲检测的自适应中值滤波器算法 (AMF1) ,通过对滤波器输出是否存在剩余噪声的检测来决定采用的滤波器窗口尺寸 ,从而有效滤除脉冲干扰 ;(2 )对于消除的一定宽度的脉冲干扰 ,则提出了基于脉冲宽度检测的自适应中值滤波器算法 (AMF2 ) ,通过决定干扰脉冲的宽度来确定滤波器窗口的大小 ,从而有效去除较宽的干扰脉冲。通过对实际图像的测试 ,表明提出的算法运算结果优于标准中值滤波器的输出结果 相似文献
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提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。 相似文献
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由于人类识别图像特征涉及非线性的识别机制,本文提出了基于改进二维Log Butterworth滤波器的全方向边缘检测方法,该方法从频域角度出发,利用正反快速傅里叶变换来实现边缘检测工作。首先,将非线性Log函数引入Butterworth滤波器,获得二维Log Butterworth滤波器。当图像行列数不一致时,中心频率分布于椭圆之上,椭圆的长短轴之比与图像长宽比相等,进而给出以角度为变量滤波器表达式;其次,为方便滤波器参数的优化选取,本文对二维 Log Butterworth滤波器参数进行归一化等处理;再次,本文利用F-measure和PSNR (峰值信噪比)值来衡量不同参数下的边缘检测结果,确定最优的二维 Log Butterworth滤波器参数范围;然后,为了分析本文方法的边缘检测效率,对比了本文方法与空域算子（Canny算子）的乘法次数和加法次数,同时以不同大小的图像作为实验数据来比较两种方法的边缘检测耗时;最后,以BSDS（伯克利图像分割数据库）图像和高空间分辨率遥感图像为实验数据,对本文方法的边缘检测结果进行了评价分析。结果表明：本文方法可以有效地应用于图像边缘检测。 相似文献
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不受刀刃边缘倾角约束的遥感影像点扩散函数稳健计算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用传统刀刃法提取PSF时,只有在刀刃边缘近似平行或垂直于采样方向情况下才能得到好的效果,这样限制了刀刃法提取PSF进行图像恢复的广泛应用。本文提出了一种稳健的基于倾斜刀刃的图像的PSF计算模型,不仅在提取理想刀刃状况下(与采样方向近似垂直或平行)与传统方法等价,而且对倾斜刀刃提取PSF进行图像恢复也能得到理想效果,所恢复的图像在峰值信噪比(PSNR),均方差测度(MSE)和信噪比(SNR)等方面,都要优于传统方法,利用任意倾角的刀刃边缘提取的PSF都可以基本达到理想刀刃所提取的PSF的效果,因而提高了刀刃法提取PSF进行图像恢复的鲁棒性和通用性。本文分别从理论和实践上论证了模型的有效性,并采用模拟实验数据和ADS40航空影像数据验证了方法的正确性。 相似文献
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基于小波系数相关性的图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对自适应去噪方法平滑掉实际信号的不足,利用小波分解系数近指数的衰减特性及同一尺度上各信号分量的相关性分析,对每个小波系数设置不同的阈值,区别对待信号的低频和高频系数,最后重构小波。实验结果表明,从视觉和峰值信噪比(PSNR)上,本文使用的方法优越于全局阈值法。 相似文献
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提出了基于ＫＬＴ／ＷＴ和谱特征矢量量化（ＳＦＣＶＱ）三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｅｏｖｅ变换（ＫＬＴ）消除谱相关性,再应用小波变换（ＷＴ）对ＫＬＴ后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用ＳＦＯＶＱ编码对每个谱像数据进行压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明：ＫＬＴ／ＷＴ／ＳＦＣＶＱ方法和ＫＬＴ／ＷＴ／ＶＱ压缩方法比在同样压缩比（ＣＲ）条件下,峰值信噪比（Ｐ 相似文献
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提出了基于KLT/WT和谱特征矢量量化 (SFCVQ)三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen Leove变换 (KLT)消除谱相关性 ,再应用小波变换 (WT)对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用SFCVQ编码对每个谱像数据进行压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :KLT/WT/SFCVQ方法和KLT/WT/VQ压缩方法比在同样压缩比 (CR)条件下 ,峰值信噪比 (PSNR)没明显变化 ,而速度提高了 30倍 ,比KLT/WT/FSVQ也提高了 5倍 ,整体压缩性能有较大的提高。 相似文献