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    基于改進(jìn)多級(jí)中值濾波的加權(quán)濾波算法論文

    時(shí)間:2021-06-13 18:20:32 論文 我要投稿

    基于改進(jìn)多級(jí)中值濾波的加權(quán)濾波算法論文

      摘 要: 為了有效地抑制圖像中的椒鹽噪聲,更好地保持圖像細(xì)節(jié),提出一種基于多級(jí)中值濾波的加權(quán)濾波算法。算法采用5×5濾波窗口,如果中心點(diǎn)為噪聲點(diǎn),則將濾波窗口劃分為水平和垂直10個(gè)條形子窗口,先計(jì)算每個(gè)子窗口內(nèi)所有非噪聲點(diǎn)的均值,作為加權(quán)運(yùn)算的基礎(chǔ)值,然后求出這些基礎(chǔ)值的中值,利用每個(gè)基礎(chǔ)值與它們中值的差計(jì)算出每個(gè)基礎(chǔ)值的相應(yīng)權(quán)值。最后將這些基礎(chǔ)值與對(duì)應(yīng)權(quán)值進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,將結(jié)果替換中心點(diǎn)的像素值;如果中心點(diǎn)為非噪聲點(diǎn),則保持原值不變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)于高密度椒鹽噪聲污染的圖像具有良好的去噪性能,并且較好地保持了圖像的細(xì)節(jié),效果優(yōu)于傳統(tǒng)的中值濾波算法和多級(jí)中值濾波算法。

    基于改進(jìn)多級(jí)中值濾波的加權(quán)濾波算法論文

      關(guān)鍵詞: 多級(jí)中值濾波; 椒鹽噪聲; 條形子窗口; 加權(quán)濾波算法

      引 言

      椒鹽噪聲是一種由攝像系統(tǒng)的物理缺陷或信號(hào)傳輸過(guò)程中的解碼錯(cuò)誤而產(chǎn)生的黑白相間的點(diǎn)噪聲,該噪聲表現(xiàn)為噪聲點(diǎn)的灰度值與其鄰域像素點(diǎn)的灰度值明顯不同[1]。由于椒鹽噪聲的存在,使圖像的后續(xù)處理(如圖像識(shí)別及圖像分割等)效果較差甚至無(wú)法進(jìn)行,因此如何有效地去除圖像中的椒鹽噪聲一直以來(lái)都是圖像預(yù)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。

      在去除圖像椒鹽噪聲算法中,傳統(tǒng)中值濾波是一種常用的有效方法,算法采用小窗口鄰域像素的中值代替原圖像中各個(gè)像素的灰度值,對(duì)脈沖噪聲具有良好的抑制作用,圖像邊緣等細(xì)節(jié)保持較好,但不足的是算法對(duì)噪聲圖像所有像素點(diǎn)均利用鄰域中值替換,使得算法在較高密度噪聲污染情況下,濾波性能急劇下降,甚至失去去噪性能,而且邊緣容易產(chǎn)生移位,紋理細(xì)節(jié)不太清晰。為此,一些改進(jìn)的中值濾波算法[2?5]被提出,這些算法在一定程度上改善了中值濾波的性能,能夠?yàn)V除較好密度的椒鹽噪聲,但對(duì)于圖像的邊緣細(xì)節(jié)的保護(hù)還不是很理想。多級(jí)中值濾波算法如文獻(xiàn)[6?7]算法對(duì)于隨機(jī)的脈沖噪聲濾除很有效,而且能夠較好地保持圖像的邊緣信息,使其不被模糊和移位,但對(duì)于較高密度的椒鹽噪聲不能很好地濾除。文獻(xiàn)[8]提出了一種改進(jìn)的多級(jí)中值濾波算法(VHWR),算法較好地保持了圖像細(xì)節(jié),對(duì)較高密度的椒鹽噪聲濾波效果有了很大的提高,但當(dāng)噪聲密度超過(guò)80%時(shí),去噪效果不理想。

      為了有效地去除椒鹽噪聲,更好地保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)信息,提出了一種改進(jìn)的多級(jí)中值濾波加權(quán)算法。算法借鑒了多級(jí)中值濾波的`思想,采用文獻(xiàn)[8]劃分子窗口方法的基礎(chǔ)上,對(duì)噪聲點(diǎn)采用了鄰域子窗口均值加權(quán)的方法進(jìn)行濾除,在有效去除椒鹽噪聲的同時(shí),對(duì)圖像邊緣等細(xì)節(jié)保護(hù)良好。

      2 VHWR算法

      3 本文算法

      傳統(tǒng)多級(jí)中值濾波算法MLM+及改進(jìn)的算法VHWR通過(guò)多子窗口的劃分,采用子窗口的中值進(jìn)行平滑噪聲點(diǎn),對(duì)圖像中的邊緣、細(xì)線及紋理等細(xì)節(jié)保持較好,但它們共同的特點(diǎn)是在高噪聲密度情況下,去噪性能較差。因此,本文在借鑒多級(jí)中值濾波算法子窗口劃分思想的同時(shí),對(duì)噪聲點(diǎn)的平滑時(shí)引入了加權(quán)方法,算法原理如下。

      3.1 子窗口劃分

      設(shè)f(i,j)為椒鹽噪聲圖像,對(duì)于灰度圖像來(lái)說(shuō),椒鹽噪聲點(diǎn)的灰度值主要表現(xiàn)為0或255。算法采用開(kāi)關(guān)策略,如果濾波窗口中心點(diǎn)為非噪聲點(diǎn),則保持原值輸出;如果是噪聲點(diǎn),則進(jìn)行平滑處理,則將5×5濾波窗口劃分為水平和垂直共10個(gè)條形子窗口,如圖3所示。

      5 結(jié) 語(yǔ)

      在多級(jí)中值濾波算法基礎(chǔ)上,提出了一種新的濾除椒鹽噪聲的濾波算法。該算法借鑒了多級(jí)中值濾波子窗口劃分的思想,將濾波窗口劃分為水平方向和垂直方向多個(gè)子窗口,采用開(kāi)關(guān)策略,在濾除噪聲過(guò)程中計(jì)算各子窗口去除非噪聲點(diǎn)的像素點(diǎn)的灰度均值和中值,并采用閾值優(yōu)化方法進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行平滑。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文算法在不同密度椒鹽噪聲情況下具有較強(qiáng)的去噪能力,同時(shí)較好地保持了圖像的邊緣等細(xì)節(jié),算法的濾波性能明顯優(yōu)于其他幾種算法,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

      參考文獻(xiàn)

      [2] 孫樹(shù)亮,王守覺(jué).一種基于改進(jìn)的極值中值濾波算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2009,36(6):165?166.

      [4] 王建勇,周曉光,廖啟征.一種基于中值?模糊技術(shù)的混合噪聲濾波器[J].電子與信息學(xué)報(bào),2006,28(5):901?904.

      [5] 張恒,雷志輝,丁曉華.一種改進(jìn)的中值濾波算法[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2004,9(4):408?411.

      [7] 李振春,張成玉,王清振.基于小波變換與多級(jí)中值濾波的聯(lián)合去噪方法[J].石油物探,2009,48(5):470?474.

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