摘要：针对标准中值滤波方法存在的不足 ,提出自适应中值滤波方法 该方法通过噪声检测确定子图像中的脉冲噪声点及噪声干扰大小 ,根据噪声干扰程度选择滤波窗口的尺寸 ,并采用改进的中值滤波方法对检测出的噪声点进行滤波 计算机模拟实验结果表明 :自适应中值滤波能在有效地去除噪声的同时 ,较好地保护图像细节 ,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能 。

摘要：直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。

摘要：传统中值滤波对所有像素采用同一的处理方法,导致图像细节信息丢失严重。依据噪声分布特征,设计了基于集内离散度的噪声检测器,并结合自适应中值滤波,实现有针对性的噪声过滤,减少非噪声信息丢失。实验证明,该算法具有较高的消除脉冲噪声和保留细节信息能力。

摘要：0 引言图像信号在产生、传输和记录过程中,常常会引入各种噪声,影响图像的视觉效果.为了减小噪声的影响,必须对图像进行滤波.图像滤波时,除了去除图像中的噪声外,还必须尽量保持图像的真实细节信息.因为噪声和图像细节信息往往是混叠在一起,所以图像的去噪与细节的保留往往是矛盾的.如何设计出性能良好的滤波器,是目前图像领域的研究热点.中值滤波是一种非线性滤波方法,不仅能够去除或减少随机噪声和脉冲干扰,还能较好地保留图像的边缘信息,在图像预处理等领域中有着广泛的应用[1].目前常用的、有效的中值滤波方法有一维/二维中值滤波、极大中值滤波、多重中值滤波、窗口加权中值滤波、自适应中值滤波等[2].

摘要：脉冲噪声对遥感图像的质量有着显著的负面影响,它会破坏图像的连续性,降低图像的可视性和信息的准确性,从而影响遥感图像的应用效果。本文通过融合自适应中值滤波技术和组稀疏模型,设计了基于改进重叠组稀疏的模型,以有效地消除遥感图像的脉冲噪声,并消除梯度伪影现象。由于本文所提出的模型是非凸问题,我们利用最大–最小化(MM)方法和交替方向乘子法(ADMM)对模型进行求解。实验结果表明,本文提出的模型在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)方面优于其他四种算法。

摘要：图像在形成和传输的过程中会受到许多噪声污染,这时就需要对其进行滤波。传统的中值滤波在处理噪声污染时常常会牺牲掉一些图像细节部分,而自适应中值滤波在图像处理中具有更好的处理效果,可以在不影响到图像细节的基础之上,通过对噪声的检测,确定滤波窗口尺寸,再对其进行噪声的滤除,因此自适应中值滤波被广泛应用到图像处理中。

摘要：针对目前对影像中高斯噪声与椒盐噪声的去噪算法普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊的问题,提出了一种新的遥感影像组合滤波去噪方法。该方法在DnCNN算法的基础上增加了一层自适应中值滤波,利用自适应中值滤波对椒盐噪声去噪效果好的特点去除影像中残留的噪声,为了在去噪过程中更好地保护影像细节、边缘等信息,在自适应中值滤波过程中采用噪点及其最近邻域像素点中值替换原滤波窗口中值,提升细节信息保护能力,同时对影像进行边界扩展,确保原影像边界像素点自适应参与滤波处理,提高影像边缘去噪效果,使去噪后影像更加清晰。为验证算法的可行性,分别进行了仿真和真实遥感影像去噪实验,并用主观视觉和客观评价指标进行对比分析。结果表明,本文方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,能够较好地保留图像边缘及纹理细节。

摘要：为降低检测成本,减少辐射危害,提出了基于超声波断层图像进行典型零件的三维重构方法.设计了相共振结合拉东反变换计算方法的零件断层扫描试验,基于Matlab平台构建了轮廓提取算法、图像堆叠算法以及三维模型重构算法.结合图像处理算法与三维模型重构算法实现了二维超声断层图像的三维重构,重构的零件外形尺寸与内部形位误差约为1 mm.结果表明,本文提出的超声波断层图像三维重构方法可靠、准确,可用于典型金属零件轮廓及内部缺陷的无损检测与三维重构.

摘要：在深入分析Shearlet变换理论的基础上,给出具体的Shearlet变换步骤,并提出一种针对图像脉冲噪声的混合滤波方法。该方法首先对噪声图像进行Shearlet多尺度变换,获得高频和低频系数,保留低频系数不变;然后针对Shearlet高频系数能够较好地刻画噪声局部化的性质,设计出一种多尺度、多方向特性的串/并联自适应中值滤波器,对高频系数中噪声进行自适应检测和滤除;最后实现低频系数和滤波后高频系数重构。通过与小波阈值法去噪和开关中值滤波法仿真实验比较可知,该滤波方法对于高强度的脉冲噪声具有较好的处理效果。

摘要：提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的时间延迟积分(TDI)CCD图像实时处理方法以提高拼接成像系统输出图像的质量和视觉效果。首先,对TDICCD成像系统进行像元级非均匀性校正,去除像元响应差异、固定图形噪声和暗电流噪声;对图像进行了基于行极值的自适应中值滤波,去除了图像中的随机噪声和脉冲噪声。然后,对噪声处理后的图像进行图像增强,通过提取图像的低频和高频成分,实现图像细节信息的调整和对比度增强。最后,采用基于行的分段线性拉伸方式,提高图像的动态范围。设计了基于FPGA的TDICCD成像系统的图像实时校正处理结构,分析了算法占用的资源、算法计算误差和可靠性等指标。实验结果表明,提出的图像实时处理结构将图像输出信噪比均值由48db提高到52db,图像非均匀性由3.41%降低到1.73%,图像的对比度显著增强,其动态范围提高了6%.