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1、基于斜率的自适应中值滤波算法摘要:针对图像中椒盐噪声点的准确检测与去除问题,提出一种基于斜率的自适应中值滤波算法。该算法首先用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用于待检测图像的每一个像素,若当前像素的灰度值为其邻域内所有像素灰度值的极值,判断此点为准噪声点;再利用像素灰度值序列中两段子序列斜率的差值及模板区域内像素灰度值的均值自适应地判断准噪声点是否为真正的噪声点;最后对被判定为噪声的像素做中值滤波处理。与标准中值滤波方法相比,该方法加强了噪声检测的条件。实验结果表明,该算法具有较好地去除椒盐噪声和保留细节的效果。关
2、键词:噪声检测;椒盐噪声;斜率差值;中值滤波;图像去噪adaptivemedianfilteringalgorithmbasedonslopeliushujuan1*,zhaoye2,dongrui3,wangzhiwei1,yangfangfang1(1.collegeofmathematicsandinformationscience,hebeinormaluniversity,shijiazhuanghebei050016,china;2.departmentofmathematic
3、sandphysics,shijiazhuangtiedaouniversity,shijiazhuanghebei050043,china;3.departmentoffoundamentalteaching,hebeijiaotongvocationalandtechnicalcollege,shijiazhuanghebei050091,china)abstract:forestimatingandremovingthesaltandpeppernoisepointaccuratelyinimage,anew
4、adaptivemedianfilteringalgorithmwasproposed.firstly,ifthepixelinthecenterofn×n(nisanoddintegernotlessthanthree)templatewastheextremevalueofallthepixelsinthewindow,itwassupposedtobeprobablyanoisepoint.thepixelgrayvalueinthesequencedifferencebetweenthetwoscriptsan
5、datemplatesequenceoftheslopeofthepixelgrayvaluewithintheregionwereusedtodeterminethemeanquasiadaptivenoisepointtobetherealnoisepoints.finally,meanfilteringwasdoneonthenoisedpixels.comparedwithmedianfilter,theconditionofdetectingnoiseswiththismethodhasbeenlargelyenh
6、anced.andthemethodcanbotheffectivelyrestrainnoisesandmaintaindetails.keywords:noisedetection;saltandpeppernoise;slopedifferencevalue;medianfiltering;imagedenoising0引言噪声的检测和滤除是图像处理中一类重要的问题。在图像生成、传输的过程中,由于各种原因,会在图像中产生噪声。标准中值滤波是消除椒盐噪声的经典算法,即用n×n(n为大于或等于3的奇数)的模板作用
7、于当前像素,将这n×n个像素灰度值的中间值作为当前像素的灰度值。此方法能在去噪的同时保护图像中的某些细节,但也不可避免地改变了信号点的值,造成了图像的模糊,当模板较大时,细节丢失情况会比较严重,而且若图像中各区域的噪声密度存在较大差异时,该方法很难取得良好的去噪效果。基于此,人们提出了许多改进的中值滤波算法,如定向开关中值滤波算法[1]、双态中值滤波算法[2]、minmax滤波算法[3]、模糊脉冲噪声检测及去噪方法[4]、方向加权中值滤波[5]、基于最小生成树的加权中值滤波算法[6]、用
8、于图像处理的自适应中值滤波算法[7-9]、自适应型中心加权的中值滤波[10-12]、基于b样条函数的自适应中值滤波算法[13]、基于灰色关联度的中值滤波算法[14-15]等。这些算法在改进标准中值滤波的性能方面做了有益的探索,但在实际应用中都有各自的