均匀分布随机噪声图像产生方法

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1、第4卷第2期哈尔滨理工大学学报Vol,4No.2...l望刃年4月JOURNALHARBINUNIVSCI&TECHAPr.,199文t编号:l(X)7一2683(1望刃刃2一的52一肠均匀分布随机噪声图像产生方法孙晓军,王宾章,黑龙江哈尔滨(黑龙江大学信息电子科学系l义目刃)摘要:提出了一种产生随机脉冲噪声图像的方法,并结合程序说明实现随机脉冲的均匀分布条件.通过模拟实验结果表明,所产生的噪声图像的直方图分布特性优于WIT软件结果.关键词:随机噪声图像;中值滤波;直方图中图分类号:TP391.41文献标识码:AO引言在数字

2、图像的产生及传输中,传感器瞬间失常或信道噪声都会对图像产生噪声干扰1].常见的有脉冲噪声(ImPulse一Noise),它使图像的某些像元的灰度值发生跳变,形成或明或暗的噪声像点,以下称为噪扰像元.这些噪扰像元的位置及灰度一般是随机分布的,但与相邻的未干扰像元的灰度无关.当这种干扰较强时,图像中会出现大量亮点(或暗点),严重影响图像的质量.对某些图像处理(诸如数据压缩和边缘检测)也会产生不良影响[2].滤除这种脉冲噪声的典型方法有中值滤波12一,,以及在此基础上近年来提出的许多改进方法.在研究滤除上述噪声的方法时,需要为模拟

3、实验提供噪声源.常用的脉冲噪声源有两种模式,一是一,,固定值噪声(F认ed一ValueNoise以下记FvN)其特点是噪扰像元的灰度等概率随机取两固定值S面,S~和S~分别为图像灰度动态范围的极小,s,S俪和s~之一值和极大值对于bit灰度级图像=0,=a,,S~255;二是随机值噪声卫ndom一value一Noise以下记RVN)RvN噪扰像元的灰度随机均匀分布,..在区间【S~,,S~』内虽然FVN和RVN数学模型简单而且常被一些文献所采用但很少专题讨论笔者在研究滤噪算法时发现,构建VN和RVN,F型噪声源有若干环节需进

4、一步落实使产生的噪声更接近其数学模型.因为,只有噪声源充分反映相应的数学模型,从而在模型统一的前提下进行滤噪算法的研究,才能合理地衡量或比较同类滤噪算法的性能.显然这在研究中不容忽视.为此本文进行讨论,说明如何实现,RVN噪声源的均匀随机分布条件并且给出部分C语言程序以及由此模拟RVN噪声源的直方.图与一般方法和某成品软件所提供的RVN噪声源比较,文中给出的.RVN噪声源更接近其数学模型厂VN噪声图像噪声图像可以在一原始图像中加人随机脉冲而构成.按上述模型产生噪扰像元,设在尺寸MxN,,,.,,0簇x<0簇y。,的图像中像元

5、的灰度为f(xy)M

6、l、5到n3,以概率p/2取值川X、‘、户.lf‘Xy一以概率p/2取值、产.ly以概率一p取值由于噪扰像元f(x,力的位置坐标(x,刃是以概率p随机均匀分布在图像范围内(O簇x

7、r.,anano(y

8、ise一sum=M*N*P;c_而n=c_们nax=0;while(e一而n+e一x0.5)&(c一x

9、x】[夕]=l;开始定义了两个随机函数frandl和frandZ,并定义凡i。及Sn邓,为S一M一AX.IN和SM假设图像己,,,,,装在二维数组f[x]网中数组noise一lab[x]回作为(x力处噪声产生的标记初始置零如(x一处噪声已产生,no一lab=1.0