基于改进多级中值滤波的加权滤波算法

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1、基于改进多级中值滤波的加权滤波算法沈德海，侯建，鄂旭，张龙昌（渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州121013）摘要：为了有效地抑制图像中的椒盐噪声，更好地保持图像细节，提出一种基于多级中值滤波的加权滤波算法。算法采用5×5滤波窗口，如果中心点为噪声点，则将滤波窗口划分为水平和垂直10个条形子窗口，先计算每个子窗口内所有非噪声点的均值，作为加权运算的基础值，然后求出这些基础值的中值，利用每个基础值与它们中值的差计算出每个基础值的相应权值。最后将这些基础值与对应权值进行加权运算，将结果替换中心点的像素值；如果中心点为非噪声

2、点，则保持原值不变。实验结果表明，该算法对于高密度椒盐噪声污染的图像具有良好的去噪性能，并且较好地保持了图像的细节，效果优于传统的中值滤波算法和多级中值滤波算法。.jyqkedian[Ymax(n1),n2,Ymin(n1),n2,F(n1),n2]（2）式中：YMLM代表滤波输出；Ymax和Ymin的定义如式（3）和式（4）所示，分别表示4个子窗口i(n1),n2]（3）Ymin(n1),n2=min[Mi(n1),n2]（4）式中：Mi(n1),n2代表4个子窗口的中值，其定义如式（5）所示：Mi(n1),n2=me

3、d[LM+及改进的算法VHatlab2010a实验平台下进行编程实验。实验对象为8位标准灰度图像lena，分别采用传统中值滤波算法（SMF）、传统多级中值滤波算法（MLM+）、纵横窗口关联的多级中值滤波算法（VHLM+和VHLM+算法滤波图像出现了微弱的模糊；当噪声密度增加至90%时，传统中值滤波算法完全失效，滤波图像全部是噪声斑块。MLM+和VHLM+算法、VHWR算法和本文算法的PSNR值随着噪声密度的增大下降较慢。本文算法的PSNR值在噪声密度30%以下时略低于VHWR算法，除此之外，PSNR值均高于几种算法，而且

4、在高噪声密度下明显高于其他算法，证明了本文算法在不同噪声密度下稳定的去噪性能及细节保持能力。5结语在多级中值滤波算法基础上，提出了一种新的滤除椒盐噪声的滤波算法。该算法借鉴了多级中值滤波子窗口划分的思想，将滤波窗口划分为水平方向和垂直方向多个子窗口，采用开关策略，在滤除噪声过程中计算各子窗口去除非噪声点的像素点的灰度均值和中值，并采用阈值优化方法进行加权运算，对噪声点进行平滑。仿真实验结果证明了本文算法在不同密度椒盐噪声情况下具有较强的去噪能力，同时较好地保持了图像的边缘等细节，算法的滤波性能明显优于其他几种算法，具有一

5、定的应用价值。简介：沈德海（1978—），男，满族，辽宁兴城人，讲师，硕士。研究方向为图像处理、数据库技术和计算机网络。侯建（1978—），男，博士，副教授。研究方向为计算机视觉与模式识别。鄂旭（1971—），男，蒙古族，教授，博士后。研究方向为物联网、智能计算与食品安全信息化。张龙昌（1978—），男，副教授，博士。研究方向为下一代互联网服务、Web服务、网络智能与服务。.jyqkT的图像去噪[J].现代电子技术，2007，30（14）：127-129.[7]李振春，张成玉，王清振.基于小波变换与多级中值滤波的联合去噪

6、方法[J].石油物探，2009，48（5）：470-474.[8]沈德海，刘大成，邢涛.一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法[J].计算机科学，2012，39（5）：246-248.