改进的中值滤波在图像去噪中的应用

阐述了中值滤波、软阀值法的去噪原理和优缺点,并用Matlab实现其算法。这2种方法在去噪时,会造成图像的部分细节丢失、边缘模糊等现象,针对这些问题,提出一种改进的中值滤波法。实验表明,改进后的中值滤波法具有更好的去噪效果。     

综合滤波InSAR干涉图去噪实验分析

本文在分析均值滤波、圆周均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、二维自适应滤波和不规则窗口自适应中值滤波方法对模拟数据干涉图纹图进行滤波去噪处理的效果的基础上,引入综合滤波去噪方法,使用该滤波去除方法对真实数据InSAR干涉图进行滤波去噪处理,并对结果从定性和定量两个方面进行分析讨论。实验结果分析表明,InSAR干涉图综合滤波去噪方法是有效和可行的。     

用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪

介绍了小波变换的基本原理和图像去噪常见的滤波方法,采用几种常见滤波分别对模拟差分干涉图和EVISAT卫星获取的矿区真实合成孔径雷达（ASAR）数据的差分干涉图分别进行滤波去噪处理,并对其去噪效果进行分析。采用小波变换和中值滤波相结合的方法对矿区真实ASAR数据差分干涉图进行去噪处理,并对先中值滤波再小波变换和先小波变换再中值滤波两种方式去噪结果分别进行了分析比较,结果表明：先小波变换再中值滤波去噪后,图像保真效果较好。     

彩色图像矢量滤波法及其应用

提出了彩色图像矢量中值滤波法的改进算法.改进的算法不仅具有矢量中值滤波法去噪、保边缘和不增加新颜色的优点,而且具有计算量小、算法简单和易于实现的优点.应用于SAR和Landsat TM的融合影像滤波,取得了令人满意的效果.     

彩色图像矢量滤波及其应用

提出了彩色图像矢量中值滤波法的改进算法。改进的算法不仅具有矢量中值滤波法去噪、保边缘和不增加新颜色的优点 ,而且具有计算量小、算法简单和易于实现的优点。应用于 SAR和 L andsat TM的融合影像滤波 ,取得了令人满意的效果     

一种改进的去噪阈值混合滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声,但当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用任何一种滤波方法都不能达到最好的去噪效果。针对这一问题,本文提出了一种改进的基于去噪阈值的图像混合滤波算法,可以更有效地减少噪声,又可以较好地保持图像的边缘细节信息。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法,使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数,将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验,试验表明,本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

垂线偏差自动测量系统CCD星像去噪方法

根据天文大地测量原理,并集成GNSS和CCD技术,垂线偏差自动测量系统能够实现垂线偏差的快速高精度测量。该测量系统后端主要任务是对CCD星像进行处理,作为CCD星像处理的前提,图像噪声处理可为此后星象搜索准确率与定位精度等工作提供保障。本文通过峰值信噪比的计算,对中值滤波、均值滤波、Butterworth低通滤波及组合去噪方法在仿真CCD星像去噪中的效果进行了比较。试验结果表明,采用3×3模板的中值滤波方法对CCD星像的去噪效果优于其他方法。基于去噪前后成对实测CCD星像,分别计算测站点垂线偏差及其标准差,比较结果表明3×3模板的中值滤波方法对CCD星像去噪能有效改善垂线偏差的精度。     

改进的快速中值滤波算法在图像去噪中的应用

在图像处理中,传统的中值滤波算法都是建立在排序理论上,并没有充分考虑到各数据之间的相关性。提出一种改进的快速中值滤波算法,充分利用数据的相关性,避免传统算法因排序所需大量数据比较。先用分治法计算第一个窗口的中值,然后利用数据的相关性计算余下窗口的中值,大大提高了效率。最后分别用传统的中值滤波算法和改进的快速中值滤波算法对同一幅有椒盐噪声的图像做去噪实验。实验表明,该算法能快速实现图像去噪。     

独立分量分析改进的图像去噪方法

针对传统去噪算法在复杂噪声污染图像处理中能力较弱的问题,该文基于信号高阶统计量的独立分量分析,通过其自适应变换,分离出源信号中的统计独立的分量,在分析对比传统图像去噪方法的基础上,讨论了独立分量分析的基本模型及原理;提出了一种结合中值滤波与wiener滤波的最大似然估计的图像去噪改进方法。仿真实验表明改进的独立分量分析去噪方法具有较大的优越性。     

SNPP-VIIRS夜间灯光影像去噪方法研究

高精度的夜间灯光数据能够有效反映人类空间活动特征,传统的SNPP-VⅡRS夜间灯光影像去噪方法容易忽略新增加或消失的有效灯光,且未处理灯光异常值,随着时间推移,去噪误差会逐渐增大。因此,本文提出了利用中值滤波与低阈值去噪相结合的方法过滤SNPP-VⅡRS夜间灯光影像中的异常值及背景噪声,并将去噪后的夜间灯光总量与GDP进行相关性分析及精度验证。试验结果表明,通过中值滤波与低阈值去噪结合的方法提取的夜间灯光总量与GDP的相关性优于传统方法,利用该方法建立的模型估算出的亮度值精度更高,证明该方法具有更高的去噪精度。     

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

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。     

SPOT5遥感影像去噪与增强处理

噪声是影响遥感影像质量最重要的一个因素,本文分别采用了傅里叶变换去噪、MATLAB中值滤波去噪和ERDAS软件方法对影像进行了去噪处理,并对比试验结果。然后将去噪后的影像进行增强、配准以及融合,最后得到一幅较理想的高分辨率多光谱彩色影像。     

非线性小波变换阈值法去噪改进

提出非线性小波变换阈值改进算法,用改进后的阈值算法公式去噪,得到去噪均方误差相对于改进前公式去噪均方误差有明显减小,改进公式更合理。研究一种阈值法去噪修匀算法,去噪后曲线较光滑,基本上已消除了震荡或呈折线即伪吉布斯现象,改进效果明显。     

一种遥感影像混合噪声的去噪方法

为了减弱遥感影像噪声的影响,提高影像使用价值,提出了一种新的针对遥感影像混合噪声去噪的组合滤波,即基于三维块匹配和自适应中值滤波的去噪方法;此外使用rbio3小波和db20小波替换传统三维块匹配参数,进行两个仿真试验和一个真实遥感图像去噪试验。结果表明：本文方法在去除遥感影像常见的脉冲与高斯噪声方面,效果优于传统滤波方法。     

一种基于Rough集的图像滤波算法

Rough集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具.它作为一种软计算方法,与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样,是有发展潜力的智能信息处理方法.文中将Rough集理论应用到图像滤波中,提出了一种基于Rough集理论的图像中值滤波算法;给出了该算法与标准中值滤波算法的比较实验.结果表明,该算法去噪能力强于标准中值滤波算法,且能较好地保持图像的边缘细节信息.     

一种基于Rough集的图像滤波算法

Rough集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。它作为一种软计算方法，与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样，是有发展潜力的智能信息处理方法。文中将Rough集理论应用到图像滤波中，提出了一种基于Rough集理论的图像中值滤波算法；给出了该算法与标准中值滤波算法的比较实验。结果表明，该算法去噪能力强于标准中值滤波算法，且能较好地保持图像的边缘细节信息。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

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。     

一种改进的小波域均值滤波算法

针对传统的小波域均值滤波算法在重建之后会产生马赛克效应的缺陷,提出一种基于形态学开运算改进的小波域均值滤波算法,利用开运算的滤波特性,从几何结构的角度针对性地处理马赛克效应,从而降低马赛克效应对干涉相位图像质量的影响,并将改进的小波域均值滤波算法与传统的小波域均值滤波算法、InSAR干涉相位图去噪中经典的自适应均值滤波、自适应中值滤波、Goldstein滤波以及非局部均值滤波滤波进行实验对比.实验结果表明:改进的小波域均值滤波算法优于其他几种算法.     

一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果.