幾中改進(jìn)的中值濾波算法研究.pdf

1、本文關(guān)注圖像處理中的一個(gè)難題：圖像去噪。在圖像傳輸?shù)倪^(guò)程中，由于外部或內(nèi)部的各種原因，使得圖像產(chǎn)生噪聲。圖像去噪算法可以有效地降低噪聲對(duì)原始圖像的干擾程度，增強(qiáng)視覺(jué)效果，提高圖像質(zhì)量，使圖像更逼真。作為圖像處理中的一個(gè)難題，圖像去噪仍存在繼續(xù)研究的重要意義。
　　 本文首先介紹了圖像去噪的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有圖像去噪算法的優(yōu)缺點(diǎn)。并在此基礎(chǔ)上，找到圖像去噪的根本難點(diǎn)：即去除含有高密度噪聲的圖像噪聲問(wèn)題以及去噪過(guò)程中非噪聲點(diǎn)

2、誤判為噪聲點(diǎn)的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，本文主要針對(duì)椒鹽噪聲，研究圖像去噪。主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新有兩點(diǎn)，如下：
　　 1.針對(duì)多重中值濾波算法，通過(guò)與能量最小化相結(jié)合，提出新的改進(jìn)的多重中值濾波算法，這個(gè)算法構(gòu)造了兩個(gè)不同能量函數(shù)模型，即E1模型和E2模型。兩個(gè)模型均從圖像像素點(diǎn)局部鄰域出發(fā)，通過(guò)比較局部鄰域能量值判斷是否利用多重中值替換原像素灰度值。這個(gè)新的去噪算法不僅改變了原多重中值濾波算法單一的替換灰度值的做法，降低了將非噪聲點(diǎn)誤判為

3、噪聲點(diǎn)的可能性，并且可以根據(jù)圖像的大小自適應(yīng)調(diào)節(jié)閾值，最后達(dá)到去除噪聲的效果。通過(guò)與原多重中值濾波算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，取得較好的去噪效果。這個(gè)方法的其他應(yīng)用是彌補(bǔ)全局能量最小對(duì)含有噪聲的二值圖像無(wú)法去除噪聲的問(wèn)題以及圖像分割等領(lǐng)域。
　　 2.提出可滑動(dòng)濾波窗口的噪聲點(diǎn)檢測(cè)算法，并且基于此算法提出改進(jìn)的中值濾波算法，即基于滑動(dòng)濾波窗口的標(biāo)準(zhǔn)中值濾波算法SSM、基于滑動(dòng)濾波窗口的加權(quán)中值濾波SCWM與基于滑動(dòng)濾波窗口的三態(tài)中值濾波S