针对传统中值滤波算法对高密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题, 基于循环迭代处理思想, 提出一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法。在传统基于决策滤波方法基础上, 所提算法自适应调整滤波窗口尺寸并计算滤波窗口内非椒盐像素中值以替换噪声像素, 进而根据噪声密度自适应决定算法迭代次数,以完全消除椒盐噪声并恢复原始图像。仿真结果表明, 对噪声密度为10%~99%的图像, 与标准中值滤波及其4种改进算法相比, 所提算法能较快消除椒盐噪声且可较好恢复原始图像细节。

针对传统的各向异性扩散算法中扩散系数函数的平滑效果不好,扩散过程中扩散门限K的选取依靠经验确定,扩散过程对图像细节保护不足的问题,提出了一种改进的各向异性扩散算法.介绍了几种当前比较典型的各向异性扩散去噪算法;在典型算法分析的基础上提出了一种基于自适应中值滤波的改进扩散模型;根据扩散系数应满足的3个条件及经典的扩散系数函数,提出了改进的扩散模型中的改进扩散系数函数;提出了一种扩散门限K的自适应选取的方法.通过在改进的扩散模型中使用改进的扩散系数函数并结合扩散门限K的自适应选取,对超声图像进行去噪.实验结果表明,所提算法优于PM模型、Catte模型、王常虹算法等,去噪后图像的FOM值比PM模型高出334%,PSNR值比PM模型高出0250 6.该算法在去除散斑噪声的同时有效保护了图像的细节及边缘,有助于医务人员对患病区域的准确诊断.

便携式X光机应用越来越广，因而对其所成图像的降噪也显得尤为重要。本文首先讨论和分析了便携式X光机成像系统噪声的来源及其特性，针对传统单一降噪算法存在的不足，提出了一种新的复合式降噪算法。该复合算法不仅对高斯噪声和脉冲噪声有很好的滤除效果，同时也能有效地保护图像的细节部分。仿真实验证明，该算法切实可行。

针对标准中值滤波方法存在的不足，结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法，即加权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法，MATLAB实验证实两种方法均能更好地保存原始图像的细节和边缘。比较两种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的脉冲噪声去噪效果明显，对于高密度脉冲噪声去噪效果不理想，但能大大提高中值滤波的运行速度，对数字图像实时处理意义很大；加权自适应中值滤波算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声，较标准中值滤波具有更优良的滤波性能，较加权快速中值滤波算法在去噪方面有更好的鲁棒性。