一种基于噪声拓扑结构的红外图像去噪方法(1)

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1、一种基于噪声拓扑结构的红外图像去噪方法马时平毕笃彦黄文涛!空军工程大学工程学院"西安,&""%-#./0123$0145262789&!+$:;0摘要基于红外脉冲噪声的特点"提出了一种新的非常有效的脉冲噪声的去噪算法$该算法首先利用噪声的拓扑连通性实现对图像的脉冲噪声点的标识"然后利用噪声点周围非噪声点的信息"对其进行修复$最后仿真结果表明"在信噪比和细节保留方面"该文算法要明显优于标准中值滤波$关键词滤波脉冲噪声拓扑连通性文章编号&""!/-%%&/!!""#%%!/""<%/"%文献标识码=中图分类号>?%<&$#!"#$%&!&’#()*+,#-./-(0(%1.,0’%2%/#)

2、3)/’403%1#/"#)3%5#6#&#’78*(9:*9(%;08+)6)/’4)<970/=90/’>%/*0#%.7827@@A278B;33@8@#=2AC;A:@.7827@@A278D72E@A42FG#H2I17,&""%-&!?3*(0:*$=7;E@3138;A2F50;J27JA1A@K2018@K@7;24278246A@4@7F@KL14@K;7F5@:51A1:F@A24F2:;J206M342E@7;24@$C2A4F3GF5@7;24@6;27F41A@2K@7F2J2@KF5A;M85F5@F;6;3;8G:;77@:F2E2FG$>5@7F5@G1A

3、@A@612A@KLGM4278F5@7;7/7;24@6;27F427J;A01F2;7$=F314FF5@@N6@A20@7F13A@4M3F;J4;JF420M31F2;745;O4F51FF5@7;E@3138;A2F5024L@FF@AF517F5@02KK3@J23F@A;7A@4@AE278F5@K@F123417K428713/7;24@/A1F2;$@%7A#(13$J23F@A#206M342E@7;24@#F;6;3;8G:;77@:F2E2FG&引言的细节部分#对噪声密度大时也可以取得很好的效果!最后与红外目标的自动识别是军事遥感侦察和战场感知的一项中值滤波进行了

4、仿真比较#发现其效果远优于中值滤波!重要任务!由于红外成像技术具有隐蔽性好"探测范围广"定位精度高"识别伪装能力强"穿透距离远以及轻质小巧"低耗可靠!算法的实现及原理分析等优点而备受青睐!但红外成像运动目标识别亦有其特殊的技中值滤波可以对脉冲噪声滤除起到比较好的效果#但它存术难点#特别是噪声问题必须很好地解决#例如$%&&具有脉冲在着很大的盲目性#它对所有像素点采用同样的方法#在滤除噪声%也常称为椒盐噪声&!%!&背景噪声具有不定形性和低频了噪声的同时#也改变掉了一些非噪声点#造成了一些信息的性!%%&随机噪声和非随机噪声%背景噪声&兼有!该文要解决的模糊!实际上只需对被噪声污染了的点进

5、行滤波处理#而对未问题是去除红外图像中的脉冲噪声!传统的线性滤波器在除去污染的点不滤波#这样不但可以有效的减少运算量#而且还避脉冲噪声方面效果很差#而基于次序统计滤波的中值滤波’&(对免了信息的模糊!基于此#笔者将滤波分成两步进行$第一步#脉冲噪声却有比较好的效果#并能在滤除噪声的同时很好地保利用噪声点的特点来标识被噪声污染了的点#即噪点的标识’持图像的边缘!然而#中值滤波的去噪效果依赖于滤波窗口的第二步#利用噪声点周围未被污染点的信息来修复此点的值#大小及参与中值计算的像素点数目#不同大小的滤波窗口对输即噪点的修复!出图像的质量有很大影响#窗口太小去噪效果不好#窗口太大!$&噪点的标识

6、又会损失太多的图像细节造成图像模糊!后来出现了多种基于有效准确地标识出噪声点是整个滤波过程的关键#下面给中值滤波的改进型算法#如加权中值滤波’!#%)#自适应中值滤出一种有效的方法!脉冲噪声%正脉冲噪声和负脉冲噪声&在数波’#)#这些算法在改善中值滤波器的性能方面做出了有益的探值上通常表现为很大或很小#但数值为很大或很小的像素并不索#但在实际应用中都有各自的局限性#近些年来又提出了所一定就是噪声点#若将大数值或小数值就认为是噪声点则会造谓的开关中值滤波算法’*#+)#在滤除脉冲噪声方面其效果有了很成很多误判#还必须利用噪声的其他特性!考虑到噪声点往往大的改进#但其算法在噪声密度较低时效果

7、好#其性能随着输表现为孤立点#即几个脉冲噪声点同时在一起的情况很少#特入图像信噪比的降低逐步接近标准中值滤波!针对这些问题#别是同为正脉冲噪声或同为负脉冲噪声#就可以利用噪声的拓该文提出了一种非常有效的脉冲噪声消除算法#该算法充分考扑连通性来确认噪声点!下面给出笔者的方法#整个过程由两虑到脉冲噪声的特点#将滤波过程分为两步进行$一"噪点的标步构成!识’二"噪点的修复!在标识过程中充分利用了噪声的拓扑连通!$&$&基于全局的初步标识过