新型数字图像加权中值滤波除噪方法探析,数字图像处理论文

新型数字图像加权中值滤波除噪方法探析,数字图像处理论文摘要：图像在传播时会遭到各种噪音的影响，中值滤波器采用非线性计算方式，可很好地过滤脉冲噪音。但滤波窗口尺寸对去除脉冲噪音的功能具有干扰性，使其能提高图像画面感，但不能很好地保存细节的完好性。文章分析了中值滤波器的优劣，提出能够按照噪声点方位自适应地改变滤波器窗口尺寸的办法，避免了中值滤波容易导致图片边缘不清楚的问题。借助Matlab做了模拟检测，结果表示清楚，该办法具有较好的滤波特性。本文关键词语：中值滤波;自适应;图像处理;Matlab;Abstract：Theimageisaffectedbyvariousnoiseswhenitistransmitted.Themedianfilter,whichadoptsanonlinearcalculationmethod,canfilterthepulsenoisewell.However,thesizeofthefilterwindowisadisturbingtothefunctionofremovingtheimpulsenoise,whichcanimprovetheimagebutnotwellpreservetheintegrityofthedetails.Thispaperanalyzestheadvantagesanddisadvantagesofthemedianfilter,andproposesthatthefilterwindowsizecanbeadaptivelyadjustedaccordingtothenoisepointorientation,whichavoidstheproblemthatmedianfilteringmakestheimageedgesunclear.ThesimulationresultsofMatlabshowthatthemethodhasbetterfilteringcharacteristics.Keyword：medianfiltering;adaptive;imageprocessing;Matlab;0、引言光信号由CCD变换时易分布不均且在噪音传播时信道会产生误差[1]，一般来讲图像信号在生成、传播以及记录时都会被不同噪音干扰。噪音对图像质量会产生很大影响，给画面分析造成难度，为使画质愈加清楚明晰，需消除图片中的噪点，并且对画面变形的地方进行处理。一般需在边缘测试、图像划分、特征提取和形式鉴别之前降噪。消除干扰信息并保存相关信息的操作，通常叫做图像预处理[2]，对图像进行降噪处理的步骤也称为图画平滑处理。实际生活中噪音很多〔如光栅扫描、底片颗粒、机器部件、信号传播等〕，其分为很多种，包括高斯、椒盐、瑞利等[3]。通常可借助滤波方式方法去除，一般过滤办法包括均值法，中值滤波法，自适应、相邻平均、选择平均、低通滤波等[4]。本文对常用中值滤波方式方法优劣进行研究，提出一种全新加权中值滤波除噪方式方法，设置图像某区域点的像素与周围像素关联程度的权值系数，可很好的保存处理后的画质以及保存图像的细节信息。1、自适应中值滤波方式方法1.1、常规的中值滤波器1.1.1、中值滤波的原理将数列x1,x2，，xm升序排列，数列正中间位置的数叫做中间数；当m是偶数时候，中值滤波器辨别效果较差，大部分情况下m是奇数，因而中值用med(x1,x2，，xm)来表示[5]。若m为奇数，设定序列{fi,iz}的标准中值滤波器如式子⑴[6]:k=(m-1)/2,Z代表自然数的集。式⑴里的中值滤波器又叫做滑动滤波。一个有限序列f1,f2，，fi，fm，假设窗口长是L=k+1，为确保输出以及输入信号一样，要对输入信号进行信号拓展，设为k,有下面途径[7]:⑴两边的拓展值和两边的值相等，如式⑵：⑵两边的拓展值和两边的值相对，如式⑶：中值滤波不影响阶跃和脉冲信号，若脉冲信号周期小于L/2则会遭到影响。1.1.2、中值滤波的主要特性中值滤波有下面几个特点[8]。⑴中值滤波属于非线性计算，其输出与输入噪点的分散程度有联络，输出噪点方差与输入噪点密度函数的方差呈反比。对随机噪声来讲，华而不实值滤波效果差于均值滤波，而对脉冲信号的干扰来讲，中值滤波优于均值滤波。⑵对恒定信号来讲，中值滤波输出信号应呈一致性，相比于线性滤波器〔如平均值滤波〕，中值滤波可较完好保存图片细节信息。⑶滤波器的频率反应和输入信号的频谱关联，并且起伏较稳定。中值滤波虽可在降噪时较好保存细节，但只能对简单图片噪声进行去除。1.2、自适应中值滤波器中值滤波对长拖尾式分散噪点的处理效果较好，且能使边缘细节保存，是图片降噪常用方式方法，其缺陷是降噪时易遭到滤窗大小的干扰，若滤窗较小，则细节保存较完好，但不能很好的起到降噪作用。滤窗越大，除噪效果越好，但不能很好的处理边缘。自适应中值滤波与普通滤波器一样，使用一样的矩形窗口Sxy，不同之处是自适应滤波器会根据一定的条件使滤窗变大，若窗口的中心像素点为噪点，则可采用中值取代，相反即保存如今的像素，因而经过处理后的值即像素(x,y)处的中心值。自适应中值滤波处理与普通滤波处理最大的区别是能够对很强的噪点进行滤除，在这里基础上可以较完好的进行细节处理[9]。1.2.1、自适应中值滤波器算法自适应中值滤波计算的步骤包含噪声检测以及滤除，能够对大多数的噪点进行去除，且能够有效地保卫图片细节。1.2.2、噪声检测经椒盐噪点污染的灰度图片，它的噪声位置呈随机性分散，展示在画面上就是黑白点状，但它们和原来的图片的灰度值没有联络，通常该类噪点的灰度值与附近像素的灰度值有较大的差异不同，一般情况下都是极值，由此可对噪点进行测试。若原图中一点用(x,y)表示，对中心是(x,y)的噪点测试窗口W中的N=(2m+1)2个点的灰度数做了排列计算，得出一个向量Aij:华而不实，xij表示点(x,y)的灰度，规定华而不实xij1xij2xij3xijN。排列完成以后点(x,y)的灰度xij在向量Aij的两边时，则这个点可能是噪点，当知足式⑸的第一个条件就是噪点。华而不实，函数w[(x,y)]代表对点(x,y)为中心噪点检测窗口W中的N=(2m+1)2个点的灰度依次排列。假设灰度值符合式⑷，同时符合式⑸的噪点的第二个条件：则设定点(x,y)为一个噪点，定为1。相反则是原点0。由此会得到噪点分布的二进制图，经研究得出T1为40,T2为190最佳。、1.2.3噪声滤波根据所得的二进制图片噪点的分散位置，对其进行去除，假设某个点的大小是1那么根据这个点在原始图片的方位，取该点为中心，画一个边长为3的正方形框，对该点进行降噪。根据式⑺来计算中心点的灰度值：华而不实，n是0的点的个数，f(x,y)表示0的点的灰度。假设3x3窗口的像素都用1表示，表示噪点是连续性的，继续增大窗口一直到大于7x7，最后会出现二个状况并分别做不同处理：一是假设出现是0的点，就用灰度的平均数取代中心数值；二是没有出现0的点，就对这个窗口的噪点滤除，并用中值取代。2、自适应滤波算法的结果分析为了证明该算法能否有用，利用Matlab进行了经过模拟。图1(a)展示了由原图转换成灰度，图1(b)表现的是经过椒盐噪声处理的灰度图片，图1(c)是中值滤波器加工之后的图片，图1(d)则是自适应滤波方式方法完成后的图片。从图1中能够明显地看到，图1(d)借助改进自适应中值滤波方式方法去掉椒盐噪点的效果要比用中值滤波的图1(c)更佳。该办法保证了图片的清楚明晰度以及细节，而且还能够有效的去掉椒盐噪点。图1中值滤波与自适应中值滤波去燥比拟在进行中值滤波处理以后，为了更好的表现自适应方式方法，能够保存图片细节。利用式⑼得到了图2。图2中值滤波与自适应中值滤波的像素值差值比拟S1是由原灰度图片的灰度值减掉经过降噪处理的中值滤波图片灰度数的总和。从图2看出，自适应处理的数值要大，并且能够很好的把各种大小的噪声去除，因而能够有效的保存图片的完好性。3、结束语本文提出自适应中值滤波方式方法，通过把噪点图片的含有最大以及最小的灰度数的像素滤掉，再计算剩下的像素的整体的平均数，得出这个平均值和相对的灰度数之差，然后与阈值进行比照，来决定能否可用该平均数取代原始图片的灰度数，研究结论如下：⑴当其值小于40或者大于190时可判定为噪声点并可很好的去除，这样不但能够滤除大部分的噪点，且可较好保存图片的细节，效果优于中值滤波方式方法；⑵本方式方法对椒盐噪声处理的效果较好，对于高斯、瑞利等其他噪声的去除需进一步研究。以下为参考文献[1]胡娟.基于小波变换和中值滤波的图像去噪方式方法研究[D].成都理工大学,2021.[2]刘嘉敏,彭玲,袁佳成,刘军委.基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方式方法[J].计算机应用研究,2021.34(10):3149-3152[3]平静宇,马宪民.基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方式方法[J].计算机工程与科学,2021.38(8):1702-1708[4]相瑞,王力.基于小波变换的图像去噪方式方法[J].电子科技,2021.29(7):82-84,87[5]杨昊.图像去噪中几种优化算法的相关研究[D].电子科技大学,2021.[6]张海锋.压缩感悟图像重构及去噪算法的研究[D].燕山大学