图像中值滤波的综述【文献综述】

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1、毕业论文文献综述电子信息工程图像中值滤波的综述摘要：图像信号在产生、传输和记录过程中，经常会受到各种噪声的干扰，由于其严重地影响了图像的视觉效果，因此，在进行边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等工作之前，采用适当的方法减少噪声(即：进行图像噪声的滤波)，是一项非常重要的预处理步骤。对图像滤波的要求是，既能滤除图像中的噪声又能保持图像的细节。由于噪声和图像细节的混叠，所以在图像滤波中，图像的去噪与细节的保留往往是一对矛盾。图像滤波是图像处理中非常重要的技术环节，至今仍是图像处理领域的研究热点。而中值

2、滤波是图像滤波技术中关于去噪的一个重要组成部分。关键词：中值滤波；图像处理1.图像处理概述数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术[1]。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，成为含噪图像。取出或减轻在获取数字图像中的噪声成为图像去噪。图像去噪可以有很多方法，最常用的有领域平均法、空间域低通滤波、频率域低通滤波、多图像平均法、中值滤波。图像消噪过程如图1所示[1]。(a

3、)原始无噪图像(b)含噪图像(g)去噪后的图像图1图像消噪过程图像增强是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强过程如图2所示[2]。8(a)原图(b)增强后的图像图2图像增强过程图像复原是对遥感图像资料进行大气影响的校正、几何校正以及对由于设备原因造

4、成的扫描线漏失、错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全无退化的理想图像的过程。图像复原过程如图3所示[3]。(a)原图像(b)复原后的图像(c)两者差异图3图像复原过程图像分割是为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术。图像分割过程如下图4所示[4]。(a)原图像(b)分割后的图像图4图像分割过程图像提取特征是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、

5、连续的曲线或者连续的区域。2.中值滤波的定义中值滤波是常用的一种非线性平滑滤波。它是一种领域运算，类似于卷积，但不是加权求和计算,而是把领域中的像素按灰度等级进行排序，然后选择该组的中间值作为输出像素值，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。它能减弱或消除傅里叶空间的高频分量，但影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘的灰度值具有较大较快变化的部分，该滤波可将这些分量滤除,使图像平滑。8在一定条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲

6、干扰及图像扫描噪声最为有效，但对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。中值滤波的特征有两方面一是对某些特定的输入信号，滤波输出保持输入信号值不变，二是中值滤波可以用来减落随机干扰和脉冲干扰。正因为有这些特征，所以中值滤波在地震、图像处理、遥测遥控等很多方面有它的应用领域。3.中值滤波的原理中值滤波的基本原理是：首先确定一个以某个像素为中心点的领域，一般为方形领域；然后将领域中的各个像素的灰度值进行排序，取其中间值作为中心点像素灰度的新值，这里的领域通常被称为窗口。当窗口在图

7、像中上下左右进行移动后，利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理[5]。具体步骤如下：a)将模板在图像中漫游,并将模板中心与图像中心某个像素的位置重合；b)读取模板下各对应像素的灰度值；c)将这些灰度值从小到大排列成一列；d)找出排在中间的一个值；e)将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。中值滤波的输出像素是由领域图像的中间值决定的,因而中值滤波对极限像素值(与周围像素灰度值差别较大的像素)远不如平均值那么敏感,从而可以消除孤立的噪声点,又可以使图像产生较少的模糊。中值滤波可定义为g(x,y)=

8、med{f(x-i,y-i)},(i,j)∈S，其中g(x,y),f(x,y)为像素灰度值,S为模值。4.中值滤波的实现中值滤波的过程一般为：(1)选择一个(2n+1)，(2n+1)的窗口(一般是3x3)，使窗口沿图像数据的行方向和列方向从左至右、从上至下沿每个像素滑动。(2)每次滑动后，对窗El内的像素灰度进行排序，并用中间值代替窗El中心位置的像素灰度值。中值滤波的输出像素是由领域图像的中间值决定的,因而中值滤波对极限像素值(与周围像素灰度值差别较大