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1、大文件遥感图像的中值滤波算法研究唐山师范学院计算机与科学系09级本科班翟艳侠091220141081摘要:利用中值滤波技术能够很好的抑制噪声和保护边缘信息这一特性,用不同的滤波窗口对遥感图像进行处理,并做出处理后图像的归一化差值图像。通过图形分析发现差值图像上的信息比原始图像细节信息更丰富,但是当遇到比较大的文件，我们就需要对中值滤波算法进行优化，使它能更好的为我们服务。关键词:中值滤波;图像处理;遥感;遥感图像处理Abstract:theuseofmedianfilteringtechnologycanverygoodsuppressionnoiseandprotect
2、ionoftheedgeinformationoftheproperties,usedifferentfilteringwindowinremotesensingimageprocessing,imageprocessingandmakeafterthenormalizeddifferenceimage.Throughthegraphicanalysisfoundthatdifferenceimageinformationthantheoriginalimagedetailinformationmorerich,butwhenmeetlargerfiles,weneedt
3、omedianfilteringalgorithmforoptimization,andmakeitbetterforourservice.Keywords:medianfiltering;Imageprocessing;Remotesensing;Remotesensingimageprocessing一、引言遥感图像作为遥感技术的重要成果,对各个领域的决策及现象分析起到了很大的作用。所以在使用一幅遥感图像之前,必须对遥感图像进行处理。目前,常用的图像噪声滤波方法有低通滤波法、带通滤波法、平滑、锐化滤波、均值滤波等,但是这些方法在消除噪声的同时也会将有用的信息一并消除,
4、影响了图像的真实性,所以很多人试图用中值滤波法对图像进行处理。研究表明,中值滤波法是消除随机图像噪声的最佳方法,对图像进行中值滤波后,可以很好地消除分布在图像上的各类随机噪声。中值滤波(MF)是一项比较成熟的技术。早在20世纪70年代,L.R.Rabmer,M.R.Sambur和C.E.Schmidt就提出了早期的中值滤波算法原形。在1982年,T.A.Nodes和N.C.Gallagher对中值滤波技术进行了分析并对其特性进行了描述,为以后中值滤波的发展奠定了基础。1986年G.R.Arce,N.C.Gallagher和T.A.Noeds进一步总结了它的理论基础和应用领
5、域,使中值滤波在信号处理的领域得到重视。国内较早对中值滤波技术进行研究的是1985年由李承楚发表的“关于中值滤波的理论基础”一文。虽然国内中值滤波技术研究起步比较晚,但是对于新方法的研究却发展较快。由于中值滤波同时具有抑制噪声(尤其是脉冲噪声)和保护边缘的特征,而在信号处理领域得到很大的重视,特别在非平稳信号的处理中取得了较大的成功,随之而来,各种中值滤波的改进技术也在不断的发展,应用领域在不断的拓宽。二、中值滤波算法过程本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想是：原始数据序列上中值滤波的滑窗在移动过程中，当前窗只要删除其最早的元素，加入窗后的新元素，即成为下一窗的内容。下
6、一窗的中值滤波实现可利用上次中值滤波的排序结果，新元素的插人位置用有序序列快速查找算法求得，新元素插人与最早的元素删除的实现采用独特的数据结构，将是新元素覆盖最早的元素，即是插人兼并了删除。设置(2N+1)个连续存贮单元(存放浮点数){(。)t(1)，⋯，(2Ⅳ)}组成的循环序列用来存放窗内的数据元素按照先进先出的原则，后来的数据元素总是替换当前最早存放的数据元素。设置(2／'／+1)个连续存贮单元(存放整数){(。)，(1)，⋯，s(2N)}顺序存放的是，若上述窗内元素从小至大排序后，顺序的元素在Ⅳ序列中的下标值，即满足((。))≤w(s(1))≤⋯≤w((2Ⅳ))。设
7、置(2Ⅳ+1)个连续存贮单元(存放整数){a(0)，n(1)，⋯，a(ZN)}分别存放s序列中存有其下标的存贮单元的下标值，即满足(。(f))，=O，1，⋯2N。可以这样认为，把Ⅳ序列和n序列中具有同一下标的两个存贮单元当作独立结构单元，s序列中一存贮单元指向上述某一结构单元，这个结构单元中的。存贮单元值表示了这个结构单元指向该s存贮单元。下面实现中值滤波的快速算法。首先，令Ⅳ序列中的存贮单元值全为零，s序列和n序列中的存贮单元分别存放各自的下标值，即(f)=0，(f)=f，n(f)=f，f=O，1。,2N。另外，设置下标=0
