基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足，并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数，完成对含噪图像的均值滤波。实验证明，算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声，且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波，是一种简单、实用的图像滤波算法。     

改进分块局部最佳维纳滤波算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。     

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提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,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.     

基于K-矩阵残差的航天器姿态确定自适应算法

在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法.通过调整滤波器中的噪声协方差,得到一种在线最佳姿态四元数的最小二乘拟合递归算法.针对传统残差定义的不足,根据K-矩阵的几何性质,设计适应的残差和标准,来解决这一问题.针对高值的残差可由测量噪声或过程噪声的建模误差引起,或由两个共同引起,分别对测量噪声自适应滤波和过程噪声自适应滤波进行了研究.仿真表明,此种算法效果较好.     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于DSP的各向异性扩散滤波算法优化实现

基于各向异性扩散的图像滤波算法可以在有效抑制图像噪声的同时较好地保持边缘细节,但复杂的算法很难满足系统实时性要求.采用基于直方图的统计方法来确定图像各向梯度模值数组的中值,有效提高了确定图像梯度阈值算法的效率.针对ADSP-TS201的结构及指令特点对算法进行了优化实现,较好满足了系统实时性的要求.     

基于FPGA的图像中值滤波处理技术研究

为改进图像中值滤波传统算法占用资源量大,计算耗时多的不足,在分析了基于现场可编程门阵列(FPGA)的传统图像处理技术基础上,提出改进算法,通过直接找出像素值中的最大值、中间值和最小值的方法,快速找出中值,达到减少逻辑资源的占用和计算量,缩短图像处理时间的效果。实验结果表明,该方法能有效抑制图像噪声,改善图像质量,提高图像处理速度。