一种新型的中值滤波改进算法

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改进中值滤波算法

改进中值滤波算法改进中值滤波算法改进中值滤波算法主要针对传统中值滤波算法在处理椒盐噪声时可能导致图像细节信息丢失的问题进行优化。

下面将步骤详细介绍：步骤1：加载原始图像首先，我们需要加载待处理的原始图像。

该图像可能受到了椒盐噪声的影响，导致图像中存在明显的黑白斑点。

步骤2：确定滤波窗口大小确定滤波窗口的大小是改进中值滤波算法的关键步骤。

较小的窗口可能无法有效消除噪声，而较大的窗口可能导致图像细节信息的丢失。

因此，需要根据噪声的强度和图像的特性来合理选择窗口大小。

步骤3：遍历图像像素开始遍历图像的每个像素点，以便将滤波窗口应用于每个像素。

步骤4：提取滤波窗口内的像素值对于当前的像素点，根据所选择的窗口大小，提取窗口内的所有像素值。

步骤5：排序提取的像素值对提取的像素值进行排序，以确定中值。

可以使用常用的排序算法，如快速排序或冒泡排序。

步骤6：计算中值根据排序后的像素值，计算出中值。

对于奇数个像素值，中值即为排序后的中间值；对于偶数个像素值，中值为中间两个值的平均值。

步骤7：替换当前像素值将当前像素点的值用计算得到的中值进行替换。

步骤8：继续遍历继续遍历图像的下一个像素，重复步骤3至步骤7，直到所有像素都被处理完毕。

步骤9：输出结果图像完成所有像素点的处理后，生成经过改进中值滤波算法处理后的图像。

该图像应该具有较少的噪声，并且细节信息得到了有效保留。

步骤10：评估算法效果对比改进中值滤波算法前后的图像，评估算法的效果。

可以通过计算信噪比、均方误差等指标来量化评估。

通过以上步骤，我们可以实现改进中值滤波算法来有效消除椒盐噪声，同时保留图像的细节信息。

这种算法在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用价值。

改进的中值滤波算法在图像去噪中的应用

ｂｓｄｆｒｄｇｔｌｉａｅｅｌｔｅｐｏｅｓｎ；ｔｅｗｅｇｔｄａａｔｖｅｉｎｆｌｅｉｇａｇ～ｅｕｅｏｉｉｍｇｓｒａ— ｉｒｃｓｉｇｈｉｈｅｄｐｉｅｍｄａｉｒｎｌｏａｍｔ
第３２卷第４期
２１０１年７月
应
用光
学
Ｖ０．３Ｉ２Ｎｏ．４
ＪｕｎｌｏｐｉｄＯｐｉｓｏｒａｆＡｐｌｔｅｃ
Ｊ１２１ｕ．０１
文章编号：０２２８（０１０ — ６８０１０ —０２２１）４０７— ５
ＺＨＡＯｏｃｎ，ＺＨＡＮＧｉＧａ — ｈａｇＬｅ，ＷＵｎｂＦｅｇ— ｏ
（．ｃｏｌｏｃｅｃ，ＸｉｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ１ＳｈｏｆＳｉｎｅ ’ ｉｅｓｔｏｃｅｃｎｃｎｌｇ，Ｘｉｎ７０５，ｈｉａ；ａｙ ’ １０４Ｃｎａ
中图分类号：ＴＮ２９ＴＰ９．１０；３１４文献标志码：Ａ
Ａｐｉａｉｎｏｍｐｒｖｄｍｅｉｎｆｌｅｉｌｏｉｈｏｉａｅｄ — ｏｓｎｇｐｌｃｔｏｆｉｏｅｄａｉｔｒｎｇａｇｒｔｍｔｍｇｅｎｉｉ
２ＳｈｏｆＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇ，ＸｉｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅ＆Ｔｅｈｏｏｙ， ’ｎ７０５Ｃｈｎ）．ｃｏｌｎｏｍａｉｎｉｅｒｏｏｎ ’ ｉｅｓｔｏｃｅｃａｙｃｎｌｇＸｉ１０４，ｉａａ

改进的变分自适应中值滤波算法

改进的变分自适应中值滤波算法
本文提出了一种改进的变分自适应中值滤波算法（VAMF）。

VAMF
的主要目的是有效地去除椒盐噪声，而且可以让滤波过程尽可能的保
持图像的真实质感。

算法所提出的部分分别如下：
1. 引入的变分成本函数：通过改进的变分模型，引入了一种新的成本
函数，以减少对本性更新时的影响，使滤波更准确。

2. 将细节度和精度作为约束优化滤波：VAMF设计了应用于图像处理
的细节度和精度约束参数。

在滤波过程中，它们可以有效地抑制噪声，同时保存优良的细节，从而将有效的去噪结果与图像质量之间建立起
密切的协调关系。

3. 采用多种滤波器：VAMF同时采用了各种类型的滤波器，结合了形
态学滤波、中值滤波和纹理滤波，这样可以更有效地进行滤波器更新，使滤波更准确。

4. 改进的滤波器更新机制：VAMF提出了一种快速收敛且可控制的滤
波器更新机制，使滤波器可以快速收敛到最优解，从而使滤波更准确。

本文提出的变分自适应中值滤波法能有效地去除椒盐噪声，且滤波过
程尽可能的保持图像分辨率，结果能够接近参考图像。

我们进行了详
细的仿真实验，表明VAMF能够有效去除噪声，有效保持图像质量，显著提高图像处理的精度，也为图像处理提供了新的方法。

一种改进的自适应中值滤波算法

一种改进的自适应中值滤波算法
自适应中值滤波(Adaptive Median Filter,AMF)，是一种优秀的图像处理技术，
它能有效地消除图像噪声，保留有效的图像信息。

但是，它受到传统中值滤波的一些局限性所影响，如对于椒盐噪声和斑点噪声无能为力，因此常常会遭受到“腐蚀”、“延拓”和“扭曲”以及“过滤”等影响，从而引发计算精度的下降。

为了改进自适应中值滤波的效果，提高处理图像噪声的能力，前人提出了许多改进的自适应中值滤波的方法，如通过不同的参数控制机制来优化算法。

其中最常用的参数有：
1. 对中值值的更新：增大更新深度，减小中值的变差程度。

2. 变量的优化：通过引入变量和权重来更新中值。

3. 显性设计参数：采用自适应算法来调节参数，以获得更好的去噪效果。

4. 噪声抑制率：建立低噪声估计模型，来抑制噪声。

5. 尝试其他结构：通过不同的结构组合来优化去噪方案，实现判决机制。

自适应中值滤波的改进使能够有效地处理椒盐噪声，斑点噪声以及其他按照特定概率分布出现的白噪声中等。

此外，它还可以有效地抑制图像中的阴影部分，从而更好地检测图像细节。

这可以使人们在去噪过程中克服常见数字图像增强技术所遇到的像素突变、图像粗化和细节丢失等问题。

一种改进的自适应中值滤波算法

An Improved Adaptive M edian F ilter A lgorithm
N I Chen m in , YE M ao dong, CH EN X iao chun
(M athema tics D epartmen t of Zhejiang Un iversity, H angzhou 310027)
m
其中, fx 和 fy 分别表示 x i, j 的水平和垂直方向的梯度 , 如果当前像素灰度值等于 x 或者 x , 则认为该像素点是噪声点, 即输出 x i, j , 否则, 如果 x i, j大于某一阈值 T^, 则认为是边缘点 , 即输出 x i, j , 若小于等于该阈值 , 则认为是非边缘点 , 即输出 x ; ( 3) 通过步骤 ( 1) 来得到噪声的强度信息 Q noise, 当 Q noise < 0 25 时 , 取 T^ = t1 进行一次滤波即可 ; 当 Q noise ! 0 25 时, 先取 T^ = t2 进行一次滤波 , 然后取 T^= t1 进行二次滤波即可 , 其中, t1, t2 为阈值 , 可通过实验来获得。具体的算法流程如图 1 所示。
两点 : ( 1) 根据模糊数学里的模糊度理论及随机脉冲噪声本身的去噪特点 , 提出了模糊指标的概念 , 并通过反向二阶拟合来获得噪声的强度信息 ; ( 2) 引入了反映图像边缘信息的 P re w itt 梯度算子 , 并通过实验来得到合适的梯度阈值 , 以更好地保持图像的边缘等细节信息。通过将该算法与传统的中值滤波、基于排序阈值的开关中值滤波以及 Sor in Z o ican 提出的改进的中值滤波进行的对比实验表明 , 该算法对噪声的强度有很好的估计 , 不仅提高了噪声去除的自适应性 , 尤其对含噪声多的图像的处理效果更为理想。关键词模糊测度中值滤波脉冲噪声梯度算子文章编号 : 1006 8961( 2006) 05 0672 07 中图法分类号 : TP391. 4 TP301. 4 文献标识码 : A

改进的SVM中值滤波

改进的SVM中值滤波改进的SVM中值滤波标题：改进的支持向量机（SVM）中值滤波方法引言：支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习方法，广泛应用于分类和回归问题。

然而，传统的SVM对噪声敏感，可能导致分类器性能下降。

为了解决这个问题，我们提出了一种改进的SVM中值滤波方法，以提高分类器的鲁棒性。

步骤一：数据预处理在应用SVM之前，我们首先对输入数据进行预处理。

预处理的主要目的是去除离群值和噪声，以提高SVM的分类性能。

常用的预处理方法之一是中值滤波。

步骤二：中值滤波中值滤波是一种常见的非线性滤波方法，用于去除图像或信号中的噪声。

它的基本思想是用每个像素周围邻域中的中值代替该像素的值。

在我们的改进SVM中，我们将中值滤波应用于输入数据，以平滑数据并减少噪声的影响。

步骤三：特征提取在经过中值滤波后的数据上，我们需要进行特征提取。

特征提取的目的是将高维输入数据转化为低维特征向量，以便SVM能够更好地进行分类。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）和局部二值模式（LBP）等。

步骤四：模型训练与优化在提取特征后，我们使用经典的SVM算法对数据进行训练。

SVM通过寻找最优的超平面来实现分类任务。

为了提高分类器的性能，我们可以使用交叉验证等技术来选择最佳的参数设置，例如核函数类型和惩罚参数等。

步骤五：模型评估与优化在模型训练完成后，我们需要对分类器进行评估，以确定其性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

如果分类器的性能不满足要求，我们可以尝试调整模型参数或使用其他的机器学习方法来改进分类结果。

结论：通过引入改进的SVM中值滤波方法，我们可以提高分类器的鲁棒性，减少噪声的干扰。

中值滤波可以有效平滑数据，预处理后的数据有助于提取更具有区分度的特征。

然后，通过经典的SVM算法进行训练和优化，我们可以得到更准确的分类器。

在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据特点来选择最合适的特征提取方法和模型调优策略，以进一步提高分类器的性能。

一种基于Rank变换的改进中值滤波

摘要：针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题，出了一种改进算法：提首
先通过Ｒｎａｋ变换，出图像中所有的孤立噪声点，后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波，找然
最大限度保持图像细节，有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾，图像中孤对
ＡｂｔａｔＩｉｗｆｔｆｃｓｏｆｔｓｌｔｏｉｅａｄｃｔｎｕｓｎｓａｏｔｅｆｃｉｅｙｆｌｅｅｎｃｎｖｎｓｒｃｎｖｅｏｈｅｄｅｅｔｈｅｉｏａｅｎｓｎｏｎｉｏｕｏｉｅｃｎｎｆｅｔｖｌｉｔｒｄｉｏｅ — ｔｏｌｉｎａｍｅｉｎｆｌｅｌｒｔｍ，ａｍｐｒｖｅｍｅｉｎｆｌｅｌｒｔｄａｉｔｒａｇｏｉｈｎｉｏｄｄａｉｔｒａｇｏｉｈｍｂｓｄｏｎａｔａｆｒａｅｒｎｋｒｎｓｏｍｉｐｏｏｓｄｓｒｐｅ．Ｆｉｓｌｒｔｙ。ｔｓｌｔｉｅｐｎｔａｏｕａｋｒｎｓｏｒ；ａｈｎｆｌｅｉｌｔｓｌｔｏｉｅｐｎｓｈｅｉｏａｅｎｏｓｏｉｓｃｎｂｅｆｎｄｂｙｒｎｔａｆｍｎｄｔｅｉｔｒｎｇａｌｈｅｉｏａｅｎｓｏｉｔｂｙｕｓｎｇｍｅｉｎｆｌｅｉｄａｉｔｒ，ａｄｍａｎａｎｎｇｔｍａｅｄｅａｌ，ｗｈｉｈｃｎｅｆｃｉｅｙｆｌｅｈｉｅａｄｐｏｔｃｈｅｎｉｔｉｉｈｅｉｇｔｉｓｃａｆｅｔｖｌｉｔｒｔｅｎｏｓｎｒｅｔｔｉｇｅａｌｍａｅｄｔｉｓ．ｔｉｔｒａｇｒｔｈｅｆｌｅｌｏｉｈｍａｏｄｅｆｃｆｉｏｌｔｉｅＳｃｎｄｙ，ａｏｏｎｉｏｏｉｅ，ｔｅｉ— ｈｓａｇｏｆｅｔｏｓａｅｎｏｓ．ｅｏｌｓｆｒｃｔｎｕｕｓｎｓｈｔｅａｉｌｏｉｈｍｓｕｅｏｉｒｔｖｅａｇｒｔｉｓｄｔｍｐｒｖｈｅｍｅｉｎｆｌｅｌｒｔｍｏｓｄｂｅｏｅ，ｂｙｗｈｉｈｔｏｖｅｔｏｏｅｔｄａｉｔｒａｇｏｉｈｐｒｐｏｅｆｒｃｏｓｌｈｅｐｒｂ— ｌｍｆｌｌｅｉｇｃｔｎｕＳｎｓ．ＴｈｅＥｘｐｒｍｅａｅｕｔｈｏｔｔｔｉｔｒｅｆｃｆａｇｒｔｅｏｉｔｒｎｏｎｉＯＵｏｉｅｅｉｎｔｌｒｓｌｓｓｗｈａｈｅｆｌｅｆｅｔｏｌｏｉｈｍｏｓｄｉｐｒｐｏｅｓ

一种改进的中值滤波方法

一种改进的中值滤波方法
中值滤波是一种常用的平滑图像的方法，它能够有效地去除图像中的噪声。

然而，传统的中值滤波方法在去除噪声的同时，也会模糊图像的边缘和细节。

为了改进传统的中值滤波方法，可以考虑使用自适应中值滤波。

自适应中值滤波方法根据像素周围的邻域对其进行滤波，以保留图像的边缘和纹理细节。

具体步骤如下：
1. 对于每个像素，定义一个方形邻域，大小为3x3或更大，这取决于噪声的强度。

2. 将邻域内的像素按照灰度值进行排序，得到一个有序序列。

3. 判断中值是否位于排序序列的低端和高端，如果是，则将邻域扩大一倍，并重新排序。

4. 如果中值位于排序序列的中间位置，则判断中间像素是否与邻域内的像素具有明显的差异（灰度值的差异超过一个阈值），如果是，则将中值作为滤波结果；否则，将邻域扩大一倍，并重新排序。

5. 重复第4步，直到找到一个中值与邻域内的像素具有明显差异或者邻域大小
达到了预先设定的最大值。

这种改进的中值滤波方法可以在保留图像细节的同时，有效地去除噪声。

新型快速中值滤波算法及在医学图像中的应用

高了医学图像的滤波速度，强了医学图像处理的实时性。增
关键词：中值滤波；医学图像处理；速算法；快分治查找
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）９３８ —４０１３９（０２０ — ５４０
的运算复杂度，只是运用方面口内像素的中间值，而对滤波窗口内其他像素点的排列顺序则不作要求，只要这些像素点同等的分列在中间值两侧既可。对此，文提出一种基于分本治查找的新型快速中值滤波算法ＤＦｄｖｅｅｒｈｎｓＳＭ（ｉｄｄｓａｃｉｇｆｔｉａｍｄａｌｒｌｒｈ。ＤＦｅｉｎｆｔｇｉｍ）ＳＭ充分利用中值滤波算法对滤波ｉｅａｏｔ窗口内其他像素点的排列顺序不作要求的特点，将排序后确定中值元素的过程转换为分治查找中值的过程，将排序的过程转换为目标的查找过程，而有效地降低了算法的复杂度。在分从治查找过程中，利用医学图像未受干扰时图像中像素值的变化
入和移出的像素进行插值排序。该算法可以降低前后滤波窗口存在大量重叠区域情况下的运算量，是对于自适应中值滤但波算法、开关滤波算法等，由于滤波的窗口形状、大小、置等位都在变化，前后的关联性较小而且复杂，于关联的中值滤波基算法难以有效使用。文献［１３提出一种开关中值滤波算１ —１］法，该算法将像素分为信号点和噪声点，对于噪声点，窗口内用中值取代噪声，对于信号点，持原值不变。开关中值滤波可保以降低整个运算过程的运算量，但是未涉及中值滤波算法本身

改进的自适应加权中值滤波算法

改进的自适应加权中值滤波算法王松林;蒋峥【摘要】An improved adaptive weighted medianfiltering(IAWMF)algorithm is proposed,after analyzing the principle and advantages of the adaptive algorithm and the central weighted algorithm. Adopting the way of expanding edge,it can make all the pixels of the original image detected by noise detection factor and adopt center weighted filtering algorithm of adaptive window(N ×N)for filtering image containing noise,which can effectively reduce influence of the neighborhood noise point on quality of filtering image. Simulation results show that the experimental effect( PSNR,MAE,MSE)acquired by proposed algorithm is better than other algorithms and achieve a good balance between noise reduction and preserving details.%在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后，提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。

采用扩展边缘的方式，使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测，对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波，可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。

一种改进的中值滤波方法

一种改进的中值滤波方法袁勇;张固澜【摘要】This paper examines an improved median filter method. This method makes the filter effect of the (L—l)/2 sampling points on the boundary be same as that of the traditional median filtering, and makes the traditional filter results add in the improved median filtering. The wave field separation is done to the two zero-offset VSP cases and the result is compared with the wave field obtained by the traditional median filter. The comparison show that the improved median filter has high stiffness and adaptability relatively to the traditional one.%探讨一种改进的中值滤波法进行VSP资料波场分离.从常规中值滤波的数学原理入手,详细探讨了一种改进的中值滤波法,使其在边界(L-1)/2个采样点的滤波效果与常规的中值滤波结果相同,而在对中间的各样点进行滤波时,将常规的中值滤波结果也参与到滤波过程中.通过对理论数据和2个零偏VSP资料进行波场分离,及对比分析分离后的波场,结果表明,改进的中值滤波相对于传统的中值滤波具有很高的稳健性和适应性.【期刊名称】《成都理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(040)002【总页数】5页(P125-129)【关键词】激发子波差异;变级间距;中值滤波;零偏VSP【作者】袁勇;张固澜【作者单位】中国石油东方地球物理公司新兴物探开发处,河北涿州072751【正文语种】中文【中图分类】P631.443VSP（vertical seismic profiling）即垂直地震剖面法［1］，激发点位于地表附近，检波器位于观测井中。

一种改进的中值滤波方法

ｉｆｅｔｉａｓｍｏｅｃｅｒｎｇｅｃ，ｍｇｅｉｒｌａ．
Ｋｅｏｄｓｙｗｒ：ｍｅｃｌｉａｅｐｒｅｓｎｇｄｉａｍｇｏｃｓｉ；Ｄｏｌｈｅｈｏｄｄｔｃｉｕｂｅｔｒｓｌｅｅｔｏｎ；ＮｅｇｂｏｒｍｅａｌｅＫｉｈｄｉｎｆｔｒｉ
Ａｂｓｒｔｈｅｍｅａｌｅｓａｋｉｆｅｔｖｉｅｓｐｐｅｓｏｎｔｃｎｉｕｅｓｃａｌｎｓｌｔａｃ：Ｔｄｉｎｆｔｒｉｎｄｏｆｅｆｃｉｅｎｏｓｕｒｓｉｅｈｑ，ｅｐｅｉｌｙｉａｔ＆ｐｅｐｅｉｅｒｍｏｖｌｗｉｅｙａｐｉａｉｉｐｒｎｏｓｅａｄｌｐｌｃｔｏｎ．Ｔｈｓｐａｒａｍｔｍｐｏｖｎｒｄｔｏｌｍｅｉｎｆｌｅｎｇｔｅｓｔｏｉｓｏｈｅｍｅｈｏｄ，ｗｉｈｄｂｌｈｅｈｏｄｄｅｅｔｏｎｎｏｉｅｎｎｉｐｅｉａｉｒｉｇｔａｉｉｎａｄａｔｒｈｈｏｒｃｍｎｇｆｔｔｉｉｓｔｏｕｅｔｒｓｌｔｃｉｓ，ａｄｉｍｅｉａｍａｅｅｐｅｍｅ，ｔｅｕｌｓｗｓｔｔｔｅｉｐｒｅｅａｌｅｅｈｏｄｔｎｔａｔｏｎｅｉｎｌｅＯａｈｉｖｅｂｅｔｒｄｎｏｓｄｃｌｉｇｘｒｉｎｔｈｅｒｓｔｈｏｈａｈｍｏｖｄｍｄｉｎｆｔｒｍｔｉｈａｒｄｉｉａｍｄａｆｔｒｔｃｅｔｅｅｉ— ｌｉ
中图分类号：Ｐ９文献标识码：文章编号：０９３４（０２０－１９０Ｔ３３Ａ１０ — ０４２１）１０１－２

一种改进的中值滤波方法

一种改进的中值滤波方法作者：肖孟强安绿波来源：《电脑知识与技术》2012年第01期摘要：中值滤波是一种有效的噪声抑制技术，尤其在椒盐噪声的去除得到广泛的应用。

文中针对传统中值滤波方法存在的不足加以改进，采用双阈值检测噪声，并在医学图像中进行实验，结果显示，改进后的中值滤波方法比传统中值滤波达到更优的去噪效果，图像更清晰。

关键词：医学图像处理；双阈值检测；K近邻中值滤波中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)01-0119-02An Improved Method of Median FilteringXIAO Meng-qiang, AN Lv-bo(Lanzhou Jiaotong University, School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou 730070, China)Abstract: The median filter is a kind of effective noise suppression technique, especially in salt &pepper noise removal widely application. This paper aim at improving traditional median filtering the shortcomings of the methods, with double threshold detection noise, and in medical image experiment, the result shows that the improved median filter method than traditional median filter to achieve better denoising effect, image is more clear.Key words: medical image processing; Double threshold detection; K Neighbor median filter在医学图像处理领域中，由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，医学图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。

一种改进的中值滤波算法

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在图像中加入不同密度的脉冲噪声，对取不同大小的值，比较各取值情况下去噪图像对应信噪比ＳＮＲ的大小，将ＳＮＲ最大时对应的值作为最佳值，类似地，可确定的最佳值。按此方法对不同图像进行实验，结果发现，当和分别取４０％和７０％时，对不同的图像皆可
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、
脉冲噪声检测
检测阈值对检测效果有一定影响通过实验发现，该值在１０ ’ ２０之间取值时检测效果较好。图像经第二级噪声检测后，需对噪声密度进行重新估计，统计第二级噪声检测后真正噪声点的数目，按式
（４．４）得到修正的噪声密度大小。
创新论坛
一
种改进的中值滤波算法
赵辉
（二炮工程大学士官学院，山东青州２６２５００）中图分类号：ＴＮ７１３文献标识码：Ａ文章编码：１００３ — ２７３８（２０１３）０２ — ０４７１一Ｏｌ
摘要：针对传统中值滤波算法去除高密度椒盐噪声能力的不足，提出了一种新的改进算法。该算法首先对图像中的信号点和噪声点进行标识，然后对检测出的噪声点利用改进的中值滤波算法进行处理，而对信号点则保留其灰度值不变。实验结果表明，该算法能在有效去除噪声的同时很好地保留图像细节，相比于传统中值滤波及其它改进中值滤波算法，该算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。关键词：椒盐噪声；噪声检测；噪声密度；中值滤波；边界扩展

一种改进的中值滤波算法

一种改进的中值滤波算法张恒;雷志辉;丁晓华【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2004(009)004【摘要】通常,大部分自然图像中同时存在颗粒噪声和高斯噪声,而单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声.针对这一问题,Lee和Kassam 提出了一种改进的均值滤波算法Modified Trimmed Mean(MTM), 虽然MTM算法的滤波效果相对于传统的平滑算法已有了很大的改善,但是MTM的滤噪能力在很大程度上受到了阈值的限制.在分析MTM算法和传统平滑算法结构特点的基础上提出了一种改进的自适应中值滤波算法.该算法对含有混合噪声的图像上每一点的N×N区域应用自适应算子.对于不同的图像区域,算子也相应地有所不同,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值,且当某点的灰度越接近灰度中值,其权值就相应地越大.实践证明,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和MTM滤波,且没有阈值限制.【总页数】4页(P408-411)【作者】张恒;雷志辉;丁晓华【作者单位】国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种农业视觉图像改进自适应中值滤波算法 [J], 张倩2.一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波算法 [J], 柴成林3.一种改进的自适应中值滤波算法研究 [J], 张玉静;王大全;马艳辉4.一种改进的方向加权中值滤波算法 [J], 江巨浪;辛倩;朱柱5.一种改进的自适应加权中值滤波算法研究 [J], QU Zheng-geng;NIU Shao-qing因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进的自适应中值滤波算法

改进的自适应中值滤波算法
改进的自适应中值滤波算法是一种高效的图像噪声抑制算法，它具有滤波效果好、耗时快、抵抗多种噪声的特点。

今天我们将介绍这种改进的自适应中值滤波算法。

该算法在传统的中值滤波基础上进行了改进，采用多尺度小区域搜索和拉普拉斯分布填充的策略作为去噪技术，并且使用一种新的评估函数来优化中值滤波的效果。

该算法还采用了一种名为拉普拉斯分布的填充策略，使用拉普拉斯分布填充图像减少噪声。

此外，该算法使用了一种新的评估函数来评估滤波效果，这种评估函数结合了基于噪声计算的梯度评估和基于颜色的特征评估。

这种评估函数能够更好地反映滤波结果，一方面强调滤除噪声，另一方面减少滤除图像颜色特征。

除此之外，该算法还采用了多尺度小区域搜索技术，能够更便捷地搜索到中值像素。

根据计算结果，该算法可以提高滤波精度，在去噪处理中抵抗了空间噪声和着色噪声的效果，该算法能够在短时间内得到用户期待的滤波效果。

总之，改进的自适应中值滤波算法利用多尺度小区域搜索和拉普拉斯分布填充的策略以及一种新的评估函数来优化中值滤波的效果，拥有滤波效果好、耗时快、抵抗多种噪声的特点，能够在短时间内得到用户期待的滤波效果。

一种具有细节保护功能的改进型中值滤波器

一种具有细节保护功能的改进型中值滤波器钱惟贤，陈钱，顾国华（南京理工大学光电工程国防重点学科实验室，江苏南京 210094）摘要：针对椒盐噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法。

该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法。

通过计算边缘隶属度来自适应地调整中心像素的权值，从而控制新的滤波器对图像不同区域进行不同程度的平滑，即对细节丰富的图像区域进行轻度的平滑，而对细节较少的图像区域进行重度的平滑。

实验结果表明，新的滤波算法优于传统的中值滤波器及常规的中心加权中值滤波器。

关键词：椒盐噪声；中心加权中值滤波器；边缘隶属度中图分类号：TN 911.73 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2009)05-0291-04A New Adaptive Median FilterQIAN Wei-xian ，CHEN Qian ，GU Guo-hua(National Defense Key Laboratory of Optoelectronic Engineering, NUST, Nanjing Jiangsu 210094, China )Abstract ：An improved median filter was introduced to suppress impulsive noise ．The proposed solution was a class of adaptive center-weighted median filter ．By the edge membership ，the proposed filter adaptively determines the central weight to make sure that it could perform different amount of smoothing for noisy images with different image areas ，namely it could perform slight smoothing for edge areas and more smoothing for non-edge areas ．The experimental results show that the proposed solution significantly out performs the standard median filter(SMF)and the central weighted median filter(CWMF)． Key words ：impulsive noise ；CWMF ；edge membership引言中值滤波器（SMF ）能有效地消除图像中的冲击噪声，但会造成图像边缘等细节信息的损失。