均值滤波

摘要： 针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学影像图像的细节保真度高,质量效果比单纯中值滤波和均值滤波好.

摘要： 为了在复杂火场环境下获取消防员的精确位置,提出基于超宽带(ultra-wideband,UWB)的消防员室内协同定位算法,充分利用目标到UWB基站以及到其他目标的测距信息进行定位。采用线性拟合方式对测量距离中存在的标准偏差进行预处理;针对目标位置解算及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差缓解问题,提出基于偏移扩展卡尔曼滤波的协同定位算法,根据待定位目标之间的内在联系,建立新的状态方程和量测方程,并通过构造的系数矩阵调整卡尔曼增益,修正偏离的位置估计值;针对定位坐标跳变问题,提出基于阈值筛选的均值滤波算法对定位结果进行二次优化。实验结果表明,所提算法的定位精度在弱NLOS环境下高达0.17 m,在强NLOS环境下高达0.28 m,与文中其他算法相比具有更好的定位性能,降低了定位对UWB基站分布密度高的要求,最大程度地使用了整个协同网络的资源,为深入火场内部的消防员群体因障碍物遮挡导致的定位困难或定位不准问题提供了一种解决方案。

摘要： 针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m^(3)以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。

摘要： 脉冲耦合神经网络模型常常被应用于图像去噪当中,本文在一种简化的脉冲耦合神经网络的基础上,对相关模型中的重要的参数与关系式进行了改进。首先,对神经元内部活动项的非线性关系中的重要参数做出改进,它影响着相邻神经元对中心神经元的点火速度,对图像去噪的结果影响巨大;同时对简化的脉冲耦合神经网络模型做进一部优化,减少模型中的相关参数,让衰减时间常数随着阈值常量变化而变化。将改进的简化脉冲耦合神经网络应用于图像去除噪声当中,经过相关实验对比可得,建立的改进脉冲耦合神经网络的简化模型,不仅对数字图像中的椒盐噪声的去除有很好的效果,而且能够真实.地还原图像的细节信息。相比于采用均值滤波和中值滤波降噪处理结果,图像更为清晰,还原图像信息效果更好。

摘要： 针对膜式燃气表表观缺陷用普通拍照难以高精、高效检测的难题,提出了一种基于机器视觉的燃气表表观缺陷自动检测方法。依据均值滤波算法去除图像中噪声后,基于Otsu自适应分割方法精准分割缺陷与背景区域,在此基础上,采用连通域算法对缺陷轮廓进行提取。实验结果表明,该方法针对划痕、孔洞、表皮剥落等缺陷的检测精度达100%,检测速度为0.42f/s以内,可以有效解决当前燃气表缺陷检测技术效率低、成本高的难题。

摘要： 雾霾天气造成图像质量下降,进而影响计算机视觉系统的特征提取。论文提出一种改进的单幅图像去雾算法。先通过正交Haar小波变换进行处理得到图像的低频分量和高频分量,然后基于大气物理模型将低频分量利用均值滤波对环境光和大气光进行估计,得到低频去雾图像。然后将低频去雾图像与小波分解后的高频图像进行重构。最后将重构后的RGB图像转换到HSV颜色空间增强图像亮度。实验结果表明,论文算法简单有效,改善了图像质量,增强了去雾图像的边缘特征,利于计算机视觉进行特征提取。

摘要： 针对火灾现场视频中有可能存在的图像噪声的情况,文章通过中值滤波、均值滤波、理想低通滤波和小波变换去噪等方法处理含噪火焰图像,分析其峰值信噪比(PSNR)和去噪图像等特征,选择处理效果较好的均值滤波和小波变换阈值去噪;并进一步对均值滤波图像、小波变换的软阈值去噪和硬阈值去噪图像进行火焰分割,分析去噪效果在火灾识别中的应用效果。经实验知,均值滤波在分割火焰的面积识别上更接近无噪声的火焰分割面积,小波变换的去噪火焰分割视觉效果上更贴合无噪声火焰图像。

摘要： 本文对几种有代表性的空域滤波图像去噪算法进行研究,并通过数值实验来分析这几种算法在图像去噪方面的性能。最后,对图像去噪所面临的问题和今后可能的发展提出了建议。

摘要： 为了探索地质属性分布特征,求得三维地质体中未知点的属性值,实现自动化插值,提出了利用多维尺度变换(multidimemsional scaling,MDS)和自适应增强回归(adaptive boosting regressor,ABR)进行三维地质属性体的空间插值。在空间插值中,未知点的属性值与其最近的几个样本点的属性值、距离以及各向异性特征紧密相关。MDS可以把这些因素进行降维得到一维的因子,然后建立ABR模型求得未知点,最后利用均值滤波(mean filtering,MF)减少ABR产生的不连续性,实现自动插值。通过对比普通克里金方法,结果表明,该方法在考虑各向异性的情况下简化克里金方法中人为进行半变异分析等繁琐流程,实现自动化插值;同时避免了在非特定随机场的地质破碎地带,运用克里金插值时已知样本点必须符合特定随机场的局限性。

摘要： 设计将干涉仪搭载于无人机平台,采用一种基于改进的最小二乘法的干涉仪测向法,对地面遥控器信号辐射源实现更快速测向。采用均值滤波法减小电机抖动对测向精度的影响。仿真结果表明,改进的最小二乘法的干涉仪测向法能够在保证测向精度的前提下有效提高测向速度,减小无人机自身抖动带来的测向误差。

摘要： 选择适当的信号处理方法从脑电信号中提取用户的信息和命令,是改进脑-计算机接口通信速率的方法之一.根据自发脑电信号是非平稳、非高斯、非白色的特征,本文提出了基于AR模型和均值滤波的事件相关电位单次提取的新方法。实验结果表明,该方法能大幅度的降低计算量,提高事件相关电位提取的精度。

摘要： 在现实的城市管理中,通过图像采集设备和传感器等获得的图像都存在有不同程度的劣化,产生劣化的原因多种多样,其中恶劣天气通常是图像降质的主要原因.因此研究如何对雾霾天气或雾天环境下获得的劣化图像进行处理,对智慧城市的管理有着重要的意义.本文以暗原色理论为基础,首先利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,然后利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像大气光透射图,再通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的像素数自适应地修正天空区域的透射率,最后根据大气散射模型复原雾天图像.

摘要： 球栅阵列BGA(ball grid array)焊点内存在气泡是一种普遍并且难以避免的现象.通过X射线检测BGA气泡比例是行业内普遍采用的一种有效方法.本文提出了一套BGA焊点气泡自动检测算法.采用基于均值滤波和相对阈值分割,结合灰度形态学、模糊增强以及圆度来确定BGA锡球区域,解决了不同样品背景灰度差别较大的问题.采用基于局部均值及标准差分析的气泡分割算法提取BGA气泡区域,有效解决了锡球图像背景灰度渐变及气泡与背景影像灰度差异较小这一难题.算法通过在某X射线设备企业的相关设备上进行的大量实验数据表明算法具有较高的鲁棒性及时间性能.

摘要： 本文首先改进了传统三角型面积表示法TAR计算方法,提升图形角点的识别能力,其次将图像处理中均值滤波方法运用于TAR的计算.直方图方法量化表示TAR均值滤波结果,从中获取图形边界凹凸性的特征参数,如:角点区域的数量和范围,角点的位置,凹凸程度等.这些特征参数可用于识别异形纤维的形状,分析纤维成形质量,以及分离图像中的粘连纤维.

摘要： 将灰色系统理论与均值滤波相结合，给出了一种新的噪声点检测方法，并提出了一种新的图像去噪算法。首先，计算含噪图像与对应均值图像在各像素点的灰色关联系数，并根据该关联系数与阈值TH的关系识别出噪声点；进而，以噪声点对应的均值图像的像素点为中心，在3×3模板上用其邻域像素点建立灰色预测模型，并用第一个预测值取代噪声点的灰度值，实现预测滤波；最后，在不同噪声水平下进行了仿真试验，并用信噪比、峰值信噪比及均方误差对去噪效果进行客观评价，结果表明该算法可以减少图像的模糊，保留图像的细节，具有较好的去噪效果。

摘要： 贝叶斯决策去噪是一种有效的去噪方法,但阈值选择只能依靠经验。为此,文中提出了一种基于最大类间方差法(Otsu)的贝叶斯图像去噪方法。该方法首先分析加噪图像的直方图,计算出不同类别的参数。然后求每一像素点类问方差.使方差取得最大值的像素灰度即为要确定的阈值。根据确定的阈值对图像中每一像素点利用最小错误率贝叶斯决策进行判断是否为噪声,对噪声点进行基于均值滤波的处理。通过对不同图像的试验,取得了良好的效果。

摘要： 针对图像去噪处理过程中总会有部分细节丢失的问题，文章给出了一种复合滤波方法，并研究了毫米波被动探测的原理和均值滤波以及维纳滤波的原理，该方法应用结果表明包含在图像中的噪声可以很好地被消除，也可以较好的保留图像细节，最后通过对毫米波被动探测距离方程的分析为毫米波被动探测隐身研究提供了一定的依据。

摘要： 去噪处理在图像处理中具有非常重要的意义.本文主要讨论了均值滤波.中值滤波和维纳滤波三种常用的图像去噪方法的原理及改进措施,并针对不同的噪声类型分析比较了三种算法的去噪效果,得出了一些有益的结论,为以后三种去噪算法的合理应用提供了参考依据.

摘要： 提出一种基于块匹配算法的电子稳像方法。在当前帧图像中确定呈均匀网格状分布的代表点,在下一帧图像中用块匹配算法寻找对应点,用中心数据保留法挑出好的对应点后可求出仿射变换模型参数,用均值滤波法处理得到补偿参数,再用双线性内插法重排图像像素,即可得到稳定的图像序列。创新点在于提出了与均匀网格状代表点相适应的中心数据保留法.实验表明,该算法有很好的稳像效果,而且具有很高的可靠性、稳定性和适用性。

摘要： 为了更好的恢复被高密度椒盐噪声污染的图像，本文提出了一种基于两阶段方法去除图像椒盐噪声的算法。首先，利用改进的自适应中值滤波算法标识出图像中被污染的像素点，然后对被污染的像素点采用变分滤波的方法进行恢复。此方法有效的避免了自适应中值滤波算法和变分滤波算法各自的缺点，利用了自适应中值滤波良好的噪点识别能力和变分滤波的细节保护的特性，对于噪声密度高达80％的图像依然可以达到很好的恢复效果。rn 仿真结果验证了所提出算法的有效性，并且在效果上要明显的优于传统的变分自适应中值滤波算法。

摘要： 本发明涉及电器设备监测领域，具体涉及一种基于改进均值滤波算法对电器设备进行滤波的方法，能够实现保留每次滤波后的数据，对后续数据分析提高了重要支持，同时简化了滤波算法，提高了适应性。方案为，获取设备的电压零相位均值V0；查找实测数据电压幅值零相位点值V1；计算V0与V1的比值P，实测各点电流幅值均乘以P保存为列表L1；以列表L1中的元素下标作为键,初始化为空的列表L2作为值，构建字典；在列表L1中，根据步长S决定起点，依次选取N个点进行均值滤波，将滤波后的数据对应添加到列表L2，初始化空列表L3,遍历字典，计算每个键对应的列表L2的均值A3，并将A3添加到列表L3中，列表L3中的数据即为均值滤波后的数据。适用于电器设备的滤波。

摘要： 本发明公开了一种基于均值滤波和等梯度的热电厂蒸汽压力滤波方法，包括以下步骤：(1)将根据热电厂汽水系统实际运行情况采集的一组蒸汽压力值作为初始信号，采用均值滤波对初始信号进行处理；(2)将处理后的蒸汽压力信号分组，选取基准信号，通过损失函数求解其对应的梯度值，得到蒸汽压力预测信号；(3)对比分析蒸汽压力预测信号的预测结果和现场实际采集结果，进行仿真验证。本发明针对工作现场采集到的蒸汽压力信号跳变幅度大、波形尖锐的特点，采用均值滤波和等梯度的方法对蒸汽压力信号进行滤波处理，提供相对平滑的蒸汽压力信号，为汽轮机提供可靠的数据信息，减少蒸汽压力对设备的损坏，提高设备的使用寿命和生产经济效益。

摘要： 基于小波阈值去噪、中值滤波和均值滤波的实时混合去噪方法：(1)首先，根据系统的实时性要求确定进行小波变换的数据处理长度为n(j0∈N，N为整数集，j0≥1)，剪取长度为n的MEMS传感器输出信号的最新一段，并采用小波阈值去噪方法对此段序列进行处理，滤除噪声，提高信噪比；(2)根据系统的实时性要求，截取小波阈值去噪后序列的最新的一段，并对此段序列进行均值滤波；(3)对均值滤波后输出的序列进行中值滤波；本发明在保证系统实时性要求的条件下，改善了MEMS传感器的实时去噪的效果，提高了MEMS传感器的输出精度。

摘要： 本发明公开了一种非均值滤波方法及装置，实现了CFA图像的非局部均值滤波的强度可控，避免了高斯函数映射的指数运算过程中的资源消耗。方法包括：确定色彩滤波阵列CFA图像的中心块及搜索块，搜索块至少为一个；获取中心块与当前搜索块中每一个像素点的灰度值，将灰度值分为平滑部分和未平滑部分；计算得到中心块与当前搜索块的平滑部分的差异值；计算得到中心块与当前搜索块的未平滑部分的对应点绝对值差之和SAD值；根据差异值及SAD值，得到查找地址；根据查找地址从预设的查找表中得到当前搜索块的权重值，预设的查找表中查找地址及权重值符合高斯曲线；根据中心块及所有搜索块的中心像素点灰度值及权重值，计算得到CFA图像的滤波结果。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯滤波与均值滤波的SAR图像边缘检测方法，主要解决现有技术漏检、错检，且检测的时间成本较高问题。包括：1)生成多向双高斯滤波核模型和多向双均值滤波核模型；2)利用多向双高斯滤波核模型求SAR图像梯度，获取阈值化高斯边缘强度图与边缘梯度图；3)生成阈值化均值边缘强度图；4)使用阈值化均值边缘强度图修正阈值化高斯边缘强度图，得到阈值化边缘强度图；5)对阈值化边缘强度图进行非极大抑制操作，对操作结果再进行滞后阈值操作，得到边缘检测结果。本发明有效提高了SAR图像边缘检测结果的准确性，且通过使用简单的比值运算与减法运算代替巴氏系数运算，明显降低了计算复杂度，减少消耗的时间。

摘要： 本发明涉及电器设备监测领域，具体涉及一种基于改进均值滤波算法对电器设备进行滤波的方法，能够实现保留每次滤波后的数据，对后续数据分析提高了重要支持，同时简化了滤波算法，提高了适应性。方案为，获取设备的电压零相位均值V0；查找实测数据电压幅值零相位点值V1；计算V0与V1的比值P，实测各点电流幅值均乘以P保存为列表L1；以列表L1中的元素下标作为键,初始化为空的列表L2作为值，构建字典；在列表L1中，根据步长S决定起点，依次选取N个点进行均值滤波，将滤波后的数据对应添加到列表L2，初始化空列表L3,遍历字典，计算每个键对应的列表L2的均值A3，并将A3添加到列表L3中，列表L3中的数据即为均值滤波后的数据。适用于电器设备的滤波。

摘要： 本发明公开了一种移动平均值滤波器，包括滤波器单元，所述滤波器单元根据当前信号输入值、前一时刻信号输入值、和滤波参数而输出滤波信号，还包括滤波参数分级模块；所述滤波参数分级模块根据当前信号输入值的不同类型而匹配输出相应的滤波参数；所述滤波器单元根据所述当前信号输入值、所述前一时刻信号输入值、和所述滤波参数分级模块输出的滤波参数而输出滤波信号。本发明通过设置多个滤波参数并设置了相应的匹配条件，使得能够根据当前信号输入值的类型不同而匹配出不同的滤波参数，即通过对输入数据进行不同程度的分级，避免了迭代计算达到饱和，从而能消除旧数据的影响，使滤波器满足设计需求，实现可靠控制。

摘要： 本发明涉及一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，将经典的均值滤波算法加以改进，再融入到中值滤波算法中去，对不同方向的像素权重进行分配，从而更大限度的实现对图像细节的保护，在处理的过程中，综合使用了多种图像处理基本方法，通过对图像椒盐噪声特点的分析，设计了一种可以多角度保存图像细节的中值滤波算法，可以应用于图像处理等领域。本项发明将为图像处理或信号滤波领域奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于均值滤波和等梯度的热电厂蒸汽压力滤波方法，包括以下步骤：(1)将根据热电厂汽水系统实际运行情况采集的一组蒸汽压力值作为初始信号，采用均值滤波对初始信号进行处理；(2)将处理后的蒸汽压力信号分组，选取基准信号，通过损失函数求解其对应的梯度值，得到蒸汽压力预测信号；(3)对比分析蒸汽压力预测信号的预测结果和现场实际采集结果，进行仿真验证。本发明针对工作现场采集到的蒸汽压力信号跳变幅度大、波形尖锐的特点，采用均值滤波和等梯度的方法对蒸汽压力信号进行滤波处理，提供相对平滑的蒸汽压力信号，为汽轮机提供可靠的数据信息，减少蒸汽压力对设备的损坏，提高设备的使用寿命和生产经济效益。

摘要： 基于小波阈值去噪、中值滤波和均值滤波的实时混合去噪方法：(1)首先，根据系统的实时性要求确定进行小波变换的数据处理长度为n(j0∈N，N为整数集，j0≥1)，剪取长度为n的MEMS传感器输出信号的最新一段，并采用小波阈值去噪方法对此段序列进行处理，滤除噪声，提高信噪比；(2)根据系统的实时性要求，截取小波阈值去噪后序列的最新的一段，并对此段序列进行均值滤波；(3)对均值滤波后输出的序列进行中值滤波；本发明在保证系统实时性要求的条件下，改善了MEMS传感器的实时去噪的效果，提高了MEMS传感器的输出精度。