自适应中值滤波

合集下载

基于斜率的自适应中值滤波算法

ＣＯＤＥＪ／ｗｗｊｃ．ｎｐ
ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．０３ｏ：０３２／ＰＪ１８．０２Ｏ７６
基于斜率的自适应中值滤波算法
刘淑娟，赵晔董，蕊。王志巍杨芳芳，，
波方法相比，方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明，该该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。
关键词：声检测；噪椒盐噪声；斜率差值；中值滤波；图像去噪
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１６Ｔ３１４；Ｐ０．文献标志码：Ａ
Ａｄａｉｅｍｅｉｎｌｅｉｇａｇｒｔｓｄｏｌｐｅｐｔｖｄａｆｔｒｎｌｏｉｈｍｂａｅｎｓｏｉ
ＬＵＳｕｊａＺＩｈ－ｕｎ。ＨＡＯＤＯＹｅＮＧｕＲｉ。ＷＡＮＧＺｉｗｉ。ｈ— ｅＹＡＮＧＦｎ．ｎａｇｆｇａ
ｗａｈｘｒｍｅｖｌｅｏｌｔｅｐｘｌｉｈｉｄｗ，ｉｗａｕｐｓｄｔｅｐｏａｌｏｓｏｎ．Ｔｅｐｘｌｒｙｖｌｅｉｈｓｔｅｅｔｅａｕｆｌｈｉｅｓｎｔｅｗｎｏａｔｓｓｐｏｅｏｂｒｂｂｙａｎｉｐｉｔｈｉｅａａｕｔｅｅｇｎ
ｓｕｎｃｉｆｒｎｃｔｅｈｅｔｃｉｔｎｅｅｑｅｅｄｆｅｅｅｂｅｗｅｎｔｗｏｓｒｐｓａｄａｔｍｐｌｔｅｕｅｃｆｔｌｐｅｏｉｅｒｙｖｌｅｗｉｈｉｈｅｒｇｏｒａｅｓｑｎｅｏｈｅｓｏｆｔｐｘｌｇａａｕｔｎｔｅｉｎｗｅｅｈｅ

自适应中值滤波器

姓名：郝伟杰学号：201120112012 导师：郭蔚数字图像处理（实验二）实验名称：自适应中值滤波器实验目的：验证自适应中值滤波器的祛除噪声效果。

此算法分为两个层次：A层为A1=Zmed —Zmin,，A2=Zmed—Zmax，如果A1>0且A2<0，则转到B层；否则增大窗口尺寸，如果窗口尺寸<=Smax则重复A层，否则输出Zmed。

B层为B1=Zxy—Zmin，B2=Zxy—Zmax，如果B1>0且B2<0，则输出Zxy，否则输出Zmed。

实验结果：自适应中值滤波器7*7自适应中值滤波器9*9自适应中值滤波器11*11结果分析：自适应中值滤波器能够很好的处理图像的细节和边缘，使图像更加细腻，清晰，给人以良好的视觉冲击，但是我做的程序运行起来比较慢，大约三十多秒，所以有待很好的优化，而且模板我限制到了11*11的之后才达到了课本上的效果，究其原因，我认为是图像的差异造成了结果上的差异。

实验程序：function ZSY1zhongzhi(a,n1) %自适应中值滤波器（此算法感觉较为合理！！！！！！！！！！）%椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(a,[]),title('原图像')a=double(a);[m,n]=size(a);n2=n1-1;n3=(n1-1)/2;b=zeros(m+n2,n+n2);for i=1:mfor j=1:nb(i+n3,j+n3)=a(i,j);endendsubplot(2,2,2),imshow(b,[]),title('扩充后的图像')for i=n3+1:m+n3for j=n3+1:n+n3for m1=3:2:n1m2=(m1-1)/2;c=b(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器 Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=b(i,j)-Zmin;B2=b(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)b(i,j)=b(i,j);elseb(i,j)=Zmed;end%elsecontinue;endendendendsubplot(2,2,3),imshow(b,[]),title('中值后的图像') d=ones(m,n);for i=1:mfor j=1:nd(i,j)=b(i+m2,j+m2);endendsubplot(2,2,4),imshow(d,[]),title('处理好的图像')。

基于方向的自适应多级中值滤波

ｔ－ｅｈｅｄａｉｅ）优化的加权中值滤波ｅｗｉｔｍｅｉｆｔｒｒｇｄｎｌ￣
类方法是就是多级中值滤波ｔｌｕｉａｅｍｄａ７（ｌｔｅｉ＇ｍｔｇＳｓｎｉｅ及其改进算法【。多级中值滤波通过在矩ｆｔ）ｌｒ９向的边缘信息得以保留，但其它方向的边缘则会变形或扭曲。字库中值滤波ｌ（１ｒｒ— ｅｉ — ｌｉａｍｄａｂｙｎｓｃｌｒ在字库内设置若干模式，由此能够保ｔｋｆｔｓａｉｅ）留更多的图像细节。还有新近提出的峰值一谷值中值滤波【ｐａ．ｎ．ａｅｌｒ，它基于对最ｌｅｋａｄｖｌｙｆｔ）列（ｌｉｅ大值和最小值的操作，从而达到保护细节特征的目的。本文提出的是一种多级中值滤波的改进方法基于方向的自适应多级中值滤波。此方法能够
Ｃｏｕｅｘｅｍｅｔａｅｓｏｄｉｄａｔｇｓｏｅａｉｏａｌｓａｅｍｅｉｎｆｌｒｎｎｐｅｅｖｎｎｉｇ ’ ｍｐｔｒｅｐｒｎｓｈｖｈｗｅｔａｖｎａｅｖｒｔｄｔｎｌｍｕｔｔｇｄａｔｉｇｉｒｓｒｉｇａｍａｅＳｉｓｒｉｉｉｅｅｇｓｎｅｃｉｃｉｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙａｄｔｅｓｍｅｅｆｃｖｂｌｙｔｍｏｔｏｓ．ｄｅａｈｄｒｔｒｆｅｔｌ，ｎａｆｅｔｅａｉｉｓｏｎｉｅｉｅｏｖｈｉｔｏｈＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｍｕｔｓａｅｍｅｉｎｆｌｒｇｄｎｉｉｇｌｅｆａｕｅｎｎｉｅｉｒｇｌｔｇｄａｔｉ；ｅｏｓｎ；ｉｅｔｒ；ｏｌａｆｔｉｉｉｅｎｎｎｒｌｅｎ

10种常用滤波方法

10种常用滤波方法
滤波是信号处理领域中常用的技术，用于去除噪声、增强信号的一些特征或改变信号的频谱分布。

在实际应用中，经常使用以下10种常用滤波方法：
1.均值滤波：将像素点周围邻域像素的平均值作为该像素点的新值，适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。

2.中值滤波：将像素点周围邻域像素的中值作为该像素点的新值，适用于去除椒盐噪声和激动噪声。

3.高斯滤波：使用高斯核函数对图像进行滤波，通过调整高斯窗口的大小和标准差来控制滤波效果。

适用于去除高斯噪声。

4.双边滤波：通过考虑像素的空间距离和像素值的相似性，对图像进行滤波。

适用于平滑图像的同时保留边缘信息。

5. 锐化滤波：通过滤波操作突出图像中的边缘和细节信息，常用的方法有拉普拉斯滤波和Sobel滤波。

6.中可变值滤波：与中值滤波相似，但适用于非线性信号和背景噪声的去除。

7.分位值滤波：通过对像素值进行分位数计算来对图像进行滤波，可以去除图像中的异常像素。

8.快速傅里叶变换滤波：通过对信号进行傅里叶变换，滤除特定频率的成分，常用于频谱分析和滤波。

9.小波变换滤波：利用小波变换的多尺度分析特性，对信号进行滤波处理，适用于图像去噪和图像压缩。

10.自适应滤波：通过根据信号的局部特征自动调整滤波参数，适用于信号中存在时间和空间变化的情况。

以上是常见的10种滤波方法，每种方法都有不同的适用场景和优缺点。

在实际应用中，选择合适的滤波方法需要根据具体的信号特征和处理需求来确定。

一种新型自适应中值滤波算法

１滤波算法实现与原理分析
１１噪声检测．
噪声检测的能力是滤波器性能的一个重要的性能指标，直接影响滤波器的去噪、漏检率和误检率。极值的检测噪声方法的弊端就是把非噪声像素点误检为噪声点。为了减少漏检和误检的可能性，本文采用一
种新的方法实现噪声检测，检测依据是图像中噪声点的灰度值与其邻域范围内非噪声点的灰度值有比较
ｒｎ ≤ １７，
＝
｛，ｌａ ≤ ｗ５Ｗ＜ｖ２
通过大量的加工大米的采样发现，在光照正常的情况，大米灰度图像中的大米胚芽等部分的灰度值也为最大值，这样噪声稍微大点，仅依靠以上的去噪算法处理，文献［］１中大米加工的一些重要指标就无法实现。针对这个问题，作者提出了一种新的自适应滤波算法。测试结果表明，采用此方法对图像进行除噪处理，不仅能够抑制噪声，同时可以的保留图像边缘以及大米胚芽的灰度等许多重要的信息。
和最小的像素点，即图像中的灰度值最大或最小的像素点全为噪声点；否则，图像中有信号点被误检为噪声点（例如胚芽）被误检为噪声点个数可以通过下式计算得到。
Ｙ＝（Ｖ— ａ）ｘ（ＡｖＬＸＭ）（）１
其中ＬＸＭ表示图像的大小１１２检测窗口．．尺度和检测阀值确定检测噪声窗口尺度和检测阀值的准确度影响后面的滤波性能和误检率。的大小和死根据估计噪声密度ａ下误检率最低的原则自ｖ适应确定，ｖａ噪声密度大，和相对较小；耽否则和应取大点。令窗口的长度为，通过实验得到和与ａ的关系具体如下：ｖ
Ｖｏ．２．Ｉ８Ｎ２ｏ

均值滤波和中值滤波

均值滤波与自适应中值滤波的仿真与实现摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。

根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。

本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析，然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作，发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声，同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。

1.均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素点和其本身像素点。

再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。

线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其邻近的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度值g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y）， m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

均值滤波能够有效滤除图像中的加性噪声，但均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊。

均值滤波主要有算术均值滤波，几何均值滤波，谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波，本文只对算术均值滤波，几何均值滤波和逆谐波均值滤波进行研究。

其中几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少的图象细节。

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

噪声去除，而且很好地保护了图像中的细节和边缘，ＰＳＮＲ比传统的自适应中值滤波算法平均提高了
ｌ５ｄＢ以上；该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器，在高噪声密度情况下性能也
滤波窗口内的中心点进行噪声检测；然后对检测为噪声的像素点引入双阈值，并根据引入的阈值和滤
波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数，根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出；最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明，新算法不仅能够有效地将图像中的
第４２卷第ｌｌ期
ＶＯ１．４２ＮＯ．１１
红外与激光工程
ＩｎｒａｆｒｅｄａｎｄＬａｓｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年１１月
ＮＯＶ．２０１３
ＥＭＣＣＤ图像自适应模糊中值滤波算法研究
ｏｆｕｚｆｚｙｉｌｆｔｅｉｎｒｇｍｏｄｕｌｅａｎｄａｄａｐｉｖｔｅｍｏｄｕｌｅ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｎｏｉｓｅｐｉｘｅｌｓｉｎｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｉｌｆｔｅｒｗｉｎｄｏｗ
ｗａｓｉｄｅｎｔｉｉｅｆｄ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｏｒｔｈｅｓｅｄｅｔｅｃｔｅｄ” ｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓ ” ，ｂａｓｉｎｇｏｎｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓａｎｄｍｅｄｉｎａｏｆｔｈｅｉｌｆｔｅｉｎｒｇｗｉｎｄｏｗ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓｗａｓｐｕｔｏｒｆｗａｒｄ，ａｎｄｈｅｔｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｉｐｈｆｕｎｃｉｏｔｎｗａｓｕｉｌｔｉｚｅｄｔｏｉｌｆｔｅｒｈｅｔｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅ

自适应中值滤波在数字图像处理中的应用

第29卷　第4期河北理工大学学报(自然科学版)Vol129　No14 2007年11月J ourna l of Hebe i Polytechn ic Un i ver sity(Na tur a l Science Edition)Nov.2007文章编号:1674-0262(2007)04-0111-03自适应中值滤波在数字图像处理中的应用刘伟1,孙丽媛2,王汝梅3(11河北理工大学计算机与自动控制学院,河北唐山063009;21机械工程学院;31冶金与能源学院)关键词:脉冲噪声;自适应中值滤波;掩模摘　要:针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。

中图分类号:TP391141 文献标识码:A 在数字图像受到噪声污染后,需要对其进行滤波。

针对不同的噪声有不同的滤波方法。

中值滤波对滤除脉冲噪声有很好的效果,但也会损失图像的部分细节,而自适应中值滤波能够在保持图像细节的基础上滤除脉冲噪声。

1　脉冲噪声脉冲噪声也称双极脉冲噪声,它的概率密度函数可由下式给出:P(z)=Pa　z=aPb　z=b0　其它(1) 如果b>a,灰度值b在图像中将显示为一个亮点,相反,a的值将显示为一个暗点。

若Pa 或Pb为零,则脉冲噪声称为单极脉冲。

脉冲噪声可以是正的,也可以是负的。

标定通常是图像数字化过程的一部分。

因为脉冲干扰通常与图像信号的强度相比较大,因此,在一幅图像中,脉冲噪声总是数字化为最大值(纯黑或纯白)。

这样,通常假设a,b是饱和值,从某种意义上看,在数字化图像中,它们等于所允许的最大值和最小值。

由于这一结果,负脉冲以一个黑点出现在图像中。

由于相同的原因,正脉冲以白点出现在图像中。

对于一个8位图像,这意味着a=0(黑),b=255(白)。

图1为原始图像,图2为受25%双极性脉冲噪声污染的图像。

收稿日期622:20009142　中值滤波中值滤波是一种非线性的空间滤波器,它是将象素邻域内灰度的中值代替该象素的值。

一种变分自适应中值滤波算法

维普资讯
第２第９期６卷
２００６年９月
文覃编号：０１９８（０６０ —２５４１０ — ０１２０）９０９—
一
计算机应用
ＣｏｕｅｍｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｓｌｃｔｏ
Ｖｏ．６Ｎｏ９１２．
Ｓｐ．２０ｅｔ０６
种变分自适应中值滤波算法
王勋，笃彦毕
（空军工程大学工程学院，西西安７０３）陕１０８
（ａｇｕ＠ｉ．ｅａ）ｗｎｘｎｅａ．ｎｔ
摘要：针对自适应中值和变分滤波方法脉冲噪声去除能力的不足，出了一种新的变分自适应提中值滤波方法。首先采用自适应中值滤波器对脉冲噪点进行标识，然后对标识的噪点构建由逼近条件和边缘保持正则化条件构成的代价函数，通过变分方法对代价函数寻优求解，对噪点进行恢复。最后进行了仿真试验，并与标准中值滤波，关中值滤波，开自适应中值滤波，变分滤波方法进行了比和较。试验结果表明，在信噪比和细节保留方面明显优于上述滤波方法，以有效去除高达９％的脉可０
Ａｂｔａｔｏｉｒｖｈｅｏｍａｃｆｉｕｓｏｓｅｕｔｎｅａａｉｎｔｏａｅｎａａｔｅｍｅｉｎｓｒｃ：Ｔｍｐｏｅｔｅｐｆｒｎｅｏｍｐｌｅｎｉｒｄｃｏ，ａｎｗｖｉｔａｍｅｈｄｂｓｄｏｄｐｖｄａｅｉｌｏｌｉｉｅａｐｏｅ．ｉ，ｄｐｉｄａｌｓｕｅｏｉｅｔｙｔｅｉｕｓｏｓ．ｅｏｄｆｔｒＷｒｐｓｄＦｍｔａａｔｅｍｅｉｎｆｔｒＷａｓｄｔｄｎｉｈｍｐｌｅｎｉｅＳｃｎ，ａｃｓｕｃｏｆｔｅｌｓｏｖｉｅｆｏｔｆｎｔｎｏｈｉｉｅｔｅｏｓｉｅｓＷｅｉｎｄｄｎｉｄｎｉｙｐｘｌａｄｓｇｅ，ｗｉｈＷａｏｏｅｆｄｔ－ｄｌｙｔｒａｄｅｇ－ｒｓｒｉｇｒｇｌｒａｏｅｍ．Ｔｈｒ，ｉｆｓｈｃｓｃｍｐｓｏａａｆｅｔｅｍｅｐｅｅｖｎｅｕａｉｔｎｔｒｄｉｉｎｄｚｉｉｄｖｒａｉｎｌｍｅｈｓｓｏｇｔｔｅｐｍａｏｕｏｈｃｎｍｉｅｔｅｃｔｆｃｏｄｒｓｏｅｔｅｏｓｐ】ｌ．ａｉｔａｔｏＷａｕｅｔｅｏｔｌｓｌｔｎｗｉｈｍｉｉｚｏｕｔｎａｅｔｒｎｉｙｉｅｓｏｄｄｈｉｉｈｓｎｉｎｈ【Ｓｍｕａｏｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｏｒｐｐｓｄｍｅｈｓｏｖｏｌｅｔｒｔａｔｄｒｄａｌｒｗｔｈｎｄａｉｌｔｎｒｓｓｅｎｔｅｔａｕｒｏｅｔｏｉｂｉｕｙｂｔｈｉｌａｏｄｓｅｎｓａａｄｍｅｉｆｔ，ｎｎｉｅｓｉｉｇｍｅｉｃｎｉｅ．ｖｒｉａｍｅｈａｄｐｖｄａｔ．ａｄＣｅａｅａｍｕｈａ９％ｉｕｓｏｓｆｔｒａｉｔｎｔｏｄａａｔｅｍｅｉｎｆｌｒｎａｒｓｃ０ｌａｏｌｄｎｉｉｅｎｓｓｍｐｌｅｎｉｅＫｅｒｓｄｐｉｅｍｅｉｌｒｅｇｒｓｒｉｇｐｔｎｉｎｔｎｅｕａｉａｏｅ；ｖｒａｏａｔｏｙｗｏｄ：ａａｔｄａｆｔ；ｄｅｐｅｅｖｎｏｅｔｆｃｉ；ｒｇｌｒｚｔｎｔｒｖｎｉｅｌａｕｏｉｍａｉｔｎｌｍｅｄｉｈ

自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声_宁春玉

g max 为 s xy 中的最大灰度值，口 s xy 中的最小灰度值， g med 为 s xy 中的灰度中值， s max 定义为自适应中值滤
2 自适应中值滤波算法 2.1 脉冲噪声特点
脉冲噪声是由于传感器、解码器处理等所产生的脉冲在图像中产生的一些灰度值很小（接近黑色）或灰度值很大（接近白色）的随机噪声。脉冲噪声的灰度是该点正常灰度与噪声灰度的叠加，其在灰度特征上与周围相邻像素点有较明显的区别，一般是其邻域中的灰度极值点（正的或负的极值）。图像中脉冲噪声的概率密度函数（PDF）可由下式描述： ì pa, z = a ï P ( z) = í p b , z = b ï î0, otherwise 如果 b > a ，灰度值 b 在图像中将显示为一个亮
f ( x y) = median{g(s t)}
(s t) Î s xy ^ ^
虽然传统中值滤波在抑制噪声的同时能较好地保护图像的边缘细节，但该滤波窗口 s xy 一旦选定，即对所有像素均采用同一模板进行处理，而不考虑窗口范围内噪声点的多少。本文从虚拟内窥镜系统运算时间考虑，并参考文献[12]，采用滤波窗口自适应的方法来滤除医学图像数据中含有的脉冲噪声。该滤波器的滤波方式和传统的中值滤波器一样，都是利用 m ´ n 矩形区域窗口 s xy 定义的区域内图像的统计特性。不同的是在滤波过程中，自适应滤波器会根据一定的设定条件，充分考虑图像中不同区域受脉冲噪声污染的程度不同而自适应地改变滤波窗口的大小。设 g xy 为像素点 ( x y) 的灰度值，g min 为滤波窗
宁春玉，赵春华：自适应中值滤波算法滤除医学图像脉冲噪声
2012了非脉冲噪声，从而减少不必要的边界细化或粗化等损失。

用改进的自适应中值滤波去椒盐噪声

２１０２年８月
湖北警官学院学报
ＪｕｒａｆＨｕｉｏｎｌｂｅｖｒｉｆＰｏｉｅｏＵｎｉｅｓｔｏｌｃｙ
Ａｕ２２ｇ．０１Ｎｏ８ｅ．．３１．ＳｒＮｏ１
第８总第１１期３期
用改进的自适应中值滤波去椒盐噪声
节信息，会使图像变模糊，甚至失真。基于阈值法和分治法
改进的快速自适应中值滤波法，效地抑制了椒盐噪声，有保
护了图像边缘细节，提高了滤波速度，减少了运行时间。
二、自适应中值滤波的原理中值滤波效果依赖于滤波窗口的大小，大会模糊边太
Ｚ作为输出值。
ＬｖｌｅｅＢ：Ｂ１Ｚ一Ｚ＝ — Ｂ２＝Ｚ一Ｚ
并且Ａ＜，０转到５，否则，增加滤窗Ｓ的尺寸。（如果ｓ ≤ｓ时，４）扩大窗口尺寸，并转到２重复以，上步骤，否则，当前窗口均值ｍｅｎ替换当前点。用ａＳ
【图分类号１３中Ｄ６１【文献标识码】Ａ【章编号１６３３ｌ０２Ｏ一Ｏ５一Ｏ文１７ —２９（１）８１６２２
一
、
引言
作为输出值。上述滤波算法表明：该算法在噪声密度较小时，滤波和
细节保持效果均较好；噪声密度大于５％时增大、整窗若０调
如果Ｂ＞０并且Ｂ＜，Ｚ为输出值，否则把Ｚ０把ｘ作
【收稿日期】Ｏ２５８２ｌ—０ —２

维纳滤波,最小二乘滤波,自适应滤波认知

主题：维纳滤波、最小二乘滤波、自适应滤波认知一、维纳滤波1. 维纳滤波是一种经典的线性滤波方法，它是以诺伯特·维纳（Norbert Wiener）命名的，主要用于信号和图像处理领域。

2. 维纳滤波是一种频域滤波方法，它利用信号和噪声的功率谱以及它们之间的相关性来进行滤波处理。

3. 维纳滤波通过最小化信号和噪声的均方误差来实现信号的恢复，能够有效地抑制噪声并增强信号的特征。

4. 维纳滤波的优点是对信噪比较低的图像有很好的处理效果，但缺点是对信噪比较高的图像处理效果较差。

二、最小二乘滤波1. 最小二乘滤波是一种基于统计原理的滤波方法，它通过对信号进行线性估计来实现滤波处理。

2. 最小二乘滤波与维纳滤波类似，都是以最小化均方误差为目标，但最小二乘滤波是基于时域的方法。

3. 最小二乘滤波将信号和噪声视为随机过程，利用信号和噪声的统计特性来进行滤波处理，能够提高信号的估计精度。

4. 最小二乘滤波的优点是对于信号和噪声的统计特性要求不高，处理效果比较稳定，但缺点是需要较强的计算能力和较大的样本量。

三、自适应滤波1. 自适应滤波是基于滑动窗口的滤波方法，它根据信号的局部特性动态调整滤波参数，适用于信号和噪声变化较大的场景。

2. 自适应滤波主要包括自适应均值滤波、自适应中值滤波、自适应加权滤波等不同类型，根据不同的信号特征选择相应的滤波方法。

3. 自适应滤波能够有效地抑制信号中的噪声和干扰，同时保留信号的边缘和细节特征，具有较好的空间适应性。

4. 自适应滤波的优点是能够根据信号的实际情况自动调整滤波参数，适用性广泛；但缺点是计算量大，实时性较差。

维纳滤波、最小二乘滤波和自适应滤波都是常用的信号和图像处理方法，它们各自具有特定的优点和适用场景。

在实际应用中，可以根据信号的特性和处理需求选择合适的滤波方法，以达到更好的处理效果。

对于不同的滤波方法，还可以结合其他技术手段进行改进和优化，以满足不同场景的需求。

基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计

ｇ（，Ｙ）＝ｍｅｄ｛厂＿（ —ｋ，Ｙ— Ｚ），（ｋ，ｆ ∈Ｗ）｝（１）其中Ｘ，Ｙ），ｇ（，Ｙ）分别为原始图像和处理后图像。
为二维模板，窗口可以是方形、圆形、线状等，可以根
据图像的形状视情况选取；窗口的大小有３Ｘ３、５Ｘ５、
关键词自适应；中值滤波；ＦＰＧＡ；实时
中图分类号ＴＮ９１１．７３文献标识码Ａ文章编号１００７— ７８２０（２０１４）０１ —１２１ — ０４
ＤｅｓｉｇｎｏｆＲｅａｌ－ｔｉｍｅＩｍａｇｅＡｄａｐｔｉｖｅＭｅｄｉａｎＦｉｌｔｅｒＢａｓｅｄｏｎＦＰＧＡ
ｄａｐｔｉｖｅｍｅｄｉａｎｉｆｌｔｅｒ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｔｈｅｒｓｏｆｔｗａｒｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｒｅｑｕｉｒｅｓｆｅｗｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓｗｈｉｌｅｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅｒｅａｌ — ｔｉｍｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．ＩｔｉｓａｎｅａｓｙｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｉｓｖｅｉｆｒｉｅｄｏｎＸｉｌｉｎｘＦＰＧＡｈａｒｄｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓａｄａｐｔｉｖｅ；ｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒ；ＦＰＧＡ；ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ

自适应中值滤波器的设计与实现

北京邮电大学世纪学院毕业设计(论文)题目自适应中值滤波器的设计与实现学号 ********学生姓名王立阳专业名称通信工程所在系（院）通信与信息工程系指导教师鞠磊2012年 6 月 1 日北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）任务书备注1、由指导教师撰写，可根据长度加页，一式三份，教务处、系（院）各留存一份，发给学生一份，任务完成后附在论文内；2、凡审核不通过的任务书，请重新申报。

北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）诚信声明本人声明所呈交的毕业设计（论文），题目《自适应中值滤波器的设计与实现》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，毕业设计（论文）中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

本人签名：日期：毕业设计（论文）使用权的说明本人完全了解北京邮电大学世纪学院有关保管、使用论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存论文；③学校可允许论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容。

本人签名：日期：指导教师签名：日期：题目自适应中值滤波器的设计与实现摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。

然而在图像使用传输过程中，不可避免会受到噪声的干扰。

中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但标准中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。

本文在研究中值滤波器的基础上，给出了一种能够根据噪声位置进行中值滤波器的自适应中值滤波方法，该方法可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。

最后通过matlab对所提出方法进行了仿真测试，结果验证了所提方法的有效性。

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

大量的飞行试验，使得研制的费用和周期也不断这
增长，因此有必要在实验室内进行模拟制导系统跟踪目标的过程。在对系统的实物仿真过程中，视频处理技术占据了重要地位，如把收到的视频数据进行
Ｖｏ＿３ＮＯ６Ｉ６．．Ｊｎ，１ｕ２０１
火力与指挥控制
Ｆｒｏｔｏ＆ＣｏｉＣｎｒｌｅｍｍａｄＣｎｒｌｎｏｔｏ
第３６卷第６期２１０１年６月
文章编号：０２０４（０１０— １３０１０ —６０２１）６００ —３
ＬＩＪａＧＵＯｈｎ — ｕｎＵｉ，Ｓｅｇｑａ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｉｎａｄＣｍｍｕｉｔｎＥｇｎｅｉｇｏｒｉｅｓｙｏｈｎ，ｉｕｎ００５，ｈｎ）ＣｌｇｆＩｆｒｔｎｏｌｏｎｃｉｎｉｅｒｎＮｏｔＵｎｖｒｉＣｉａＴａａ３０１Ｃｉａａｏｆｈｔｆｙ
一
种运动自适应去隔行中值滤波算法
刘佳，圣权郭
００５）３０１
（中北大学信息与通信工程学院，原太
摘
要：分析了现有各种去隔行算法的基础上，出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分，用在在提采
中图分类号：Ｎ９１Ｔ１文献标识码：Ａ
Ａ — ｎｔｒａｉｇｒｔｍｓｄｏｏｉｎＤｅｉｅｌｃｎｇＡｌｏｉｈＢａｅｎＭｔｏＡｄｐｉｅｗｉｈＭｅｉｎＦｉｔｒｎａｔｖｔｄａｌｅｉｇ

伺服控制器中常见的数字滤波技术

伺服控制器中常见的数字滤波技术数字滤波技术在伺服控制器中起着至关重要的作用，它可以有效地抑制噪声和抖动，保证信号的准确性和稳定性。

本文将介绍伺服控制器中常见的数字滤波技术，并探讨它们的原理和应用。

1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）移动平均滤波是一种简单而常用的滤波技术，其原理是通过取样点附近一定数量的数据点的平均值来平滑数据信号。

移动平均滤波可以实现简单的平滑效果，适用于对信号快速变化不敏感的应用场景。

2. 中值滤波（Median Filter）中值滤波是一种非线性滤波技术，它通过对一组采样数据的中值进行滤波处理，去除了异常值和突发噪声，同时保留了原始信号的边缘信息。

中值滤波适用于处理不规则噪声和脉冲干扰的信号。

3. 低通滤波（Low-pass Filter）低通滤波是一种常见的滤波技术，它能够滤除高频噪声和干扰信号，保留低频信号，从而实现信号的平滑和稳定。

低通滤波器通常采用巴特沃斯滤波器或者滑动平均滤波器来实现。

4. 高通滤波（High-pass Filter）高通滤波是一种能够滤除低频信号而保留高频信号的滤波技术。

在伺服控制器中，常用的高通滤波器有巴特沃斯滤波器和Butterworth滤波器。

高通滤波器主要用于去除直流偏移和低频噪声，保留高频信号。

5. 带通滤波（Band-pass Filter）带通滤波是一种能够滤除低频和高频信号而保留指定频率范围内信号的滤波技术。

带通滤波器常用于频率干扰的去除和信号调谐等应用。

常见的带通滤波器有巴特沃斯滤波器和椭圆滤波器等。

6. 自适应滤波（Adaptive Filter）自适应滤波是一种基于输入信号的特点进行动态调整的滤波技术，它能够根据输入信号的变化来调整滤波器的参数。

自适应滤波器可以自动适应不同的工作环境和输入信号的特点，提供更好的滤波效果。

以上介绍的是在伺服控制器中常见的数字滤波技术，它们在控制系统中起到了重要的作用。

自适应中值滤波

自适应中值滤波
自适应中值滤波是一种非线性滤波技术，用于去除图像中的噪声。

它使用“滑动窗口”来对图像进行处理，该滑动窗口以较小的步长移动到图像上的每个像素，并采用其周围像素的中值作为当前像素的新值。

这允许滤波器根据图像中的噪声情况自动调整其核大小，以便有效地消除噪声而不会损害图像的真实特征。

与其他非线性滤波器相比，自适应中值滤波器更加灵活，可以有效地分离噪声和真实特征，而不会使图像模糊。

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

基于邻域相关的自适应中值滤波算法冯焕飞;何友全;刘冲【摘要】为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法.算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进.当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况.受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定.从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高.%To improve image effect,a new improved adaptive median offset filtering based on the statistic of the neighborhood pixels is put forwarded,through analyzing existing methods of adaptive median filtering on salt and pepper noise.The proposed algorithm improves process of adaptive median filtering.Based on the distribution of gray value of neighborhood pixels,when the filter window size is larger than the setting maximum,the recovery of the gray value of pixels is divided into large or small case.The gray value of contaminated pixel is reconstructed by offset median.The offset distance is determined by size of filter window of improved adaptive median filtering.Simulation results show that this proposed method has a better improvement on preserving the details of image and removing salt and pepper noise.The restored image can obtain superior peak signal to noise ratio.【期刊名称】《重庆交通大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(032)003【总页数】4页(P547-550)【关键词】椒盐噪声;中值滤波;中值偏移;图像去噪;自适应性【作者】冯焕飞;何友全;刘冲【作者单位】重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】TP391.41成像设备采集数字图像在编码、传输以及记录等过程中，因受到外界环境因素和某些硬性条件限制等的干扰通常会在图像中加入脉冲噪声［1］。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

• • • • • • • • • • • • • • • • •
clear; I=imread('I3_256.bmp'); I=imnoise(I,'salt & pepper', 0.7); imshow(I) figure; M=I; num=1; I=double(I); M=double(M); flag11=1; H=512; L=512; for i=1:H for j=1:L flag(i,j)=1; end end
• omiga=2 是最大滤波半径 • 恒为一一直执行 • 左右上下扩大窗口
• • • • 滤窗的最大值Smax 要随着噪声的空间密度大小的变化而进行调整,一般来说,噪声的空间密度大,选择 Smax也要适当地大一些
• • • •
扩大窗口但不出边界 i为1、2、3时zuo都是1 ，便是为了不出边界 xia、shang、you同理

% i横坐标 %j纵坐标 • for i=1:H %大循环 • for j=1:L %大循环 • omiga=2; • %%%%%%%%确定窗口 • while flag(i,j)==1 • zuo=i-omiga; • xia=j-omiga; • you=i+omiga; • shang=j+omiga; • if zuo<1 • zuo=1; • end • if xia<1 • xia=1; • end • if you>L • you=L; • end • if shang>H • shang=H; • end • %%%%%%%窗口确定结束
I(i,j)=smed;
flag(i,j)=0; end
得到清晰地像素点过滤掉噪声点
• • • • • • • • • • • • • • • •
else omiga=omiga+2; if omiga>=5 flag11=0; end if omiga>=17 flag11=0; M(i,j)=smed; flag(i,j)=0; end end end%while end%大循环 end%大循环 I=uint8(M); imshow(I);
中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
• • • • • • • • •
清除工作空间的变量输入图像加入椒盐噪声点密度0.7 显示图像控制窗口数量先显示一个赋给M 确定精度提高精度 11 是（1,1）是开始的点 H为高，L为长像素512*512
给smin、smax初始化 totalshi放大后的像素点的个数 zuo:you xia:shang 为横纵向扫描 “与” 00、01、10 满足if 把灰度值赋给vect1
%%nanmin 包含缺失值的样本的最小值 nanmax 包含缺失值的样本的最大值 %%nanmedian 包含缺失值的样本的中值
%%%%%%%%%%%确定最大最小值 smin=I(i,j); smax=I(i,j); total=(you-zuo+1)*(shang-xia+1); vect1=zeros(1,total-1); kn=1; for in=zuo:you for jn=xia:shang if ((in==i&jn==j)==0) vect1(1,kn)=I(in,jn); kn=kn+1; end end end smin=nanmin(vect1); smax=nanmax(vect1); smed=nanmedian(vect1);
if (smed-smin)>0&(smax-smed)>0
• v
if smin<M(i,j)&M(i,j)<smax flag(i,j)=0; else M(i,j)=smed;
如果像素点的灰度值介于最大最小之间则 flag 标记为零值不变
else 把中值赋给像素点输出 flag标记为零
• •
否则扩大窗口继续扫描继续选择
• • •
8位的无符号整形数据，取值范围从0到255 0是黑 255是白输出过滤后图像