小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

自适应Volterra混合噪声图像滤波

采用更接近实际的随机值脉冲噪声对混合噪声图像中的脉冲噪声部分进行描述,基于自适应Volterra滤波方法,提出了一种能够有效去除图像混合噪声的LMSV滤波算法．在此基础上,针对LMS算法收敛速度慢,步长因子不易确定的特点,提出了一种改进的自适应Volterra图像滤波算法（NLMSV算法）．理论分析和计算机仿真实验表明,相比于传统的图像去噪方法,本文方法在去除图像混合噪声和保留图像边缘细节方面的性能要明显优于其他算法,并且图像受污染率越高,该方法表现出的性能越好．     

基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值需要人工设置的缺点,提出了一种基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用复合形态学滤波代替高斯滤波,可得到更好的平滑效果,同时保留更多的边缘信息;然后利用Otsu阈值方法对阈值进行自适应设定,可以使检测边缘更加连续完整,并减少虚假边缘的存在;最后引入数学形态学算法实现对边缘细化处理.实验结果表明,将改进的Canny算子应用到遥感图像的处理中,具有良好的抗噪性能和检测精度.     

基于图像形态滤波的边缘检测

为很好地检测出被噪声污染的图像的边缘,首先采用CB形态滤波对图像进行预处理,再用canny法获得较高的边缘检出率,最后采用最小费用搜索法进一步提高了边缘质量,建立在结构元素轮廓的概念之上,以集合延展度为特征进行处理的CB形态滤波保证了滤除噪声的同时保持图像细节,canny算法对噪声和弱边缘有更强的适应性,而最小费用搜索法对因滤波后遗留噪声引起的虚假边缘有很好的抑制能力,实例表明这种检测方法能够获得较好的图像边缘。     

基于局部特性的月球撞击坑边缘处理方法研究

针对月球撞击坑边缘检测的问题,主要研究了基于局部统计特性的各向Sobel算子的撞击坑边缘检测方法。依据撞击坑图像模型的特点,采用属性形态学方法消除噪声对边缘的干扰,并提出针对局部弱边界保留和伪边界消除的多向Sobel算子的权重调整方法,使撞击坑边缘依局部分布特性而自适应加强,较好地保持了撞击坑边缘重要细节和特征。     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.