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難題：圖像去噪。在圖像傳輸?shù)倪^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原始圖像的干擾程度，增強(qiáng)視覺效果，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。并在此基礎(chǔ)上，找到圖像去噪的根本難點：即去除含有高密度噪聲的圖像噪聲問題以及去噪過程中非噪聲點

2、誤判為噪聲點的問題。針對上述問題，本文主要針對椒鹽噪聲，研究圖像去噪。主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新有兩點，如下：
　　 1.針對多重中值濾波算法，通過與能量最小化相結(jié)合，提出新的改進(jìn)的多重中值濾波算法，這個算法構(gòu)造了兩個不同能量函數(shù)模型，即E1模型和E2模型。兩個模型均從圖像像素點局部鄰域出發(fā)，通過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，降低了將非噪聲點誤判為

3、噪聲點的可能性，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。通過與原多重中值濾波算法進(jìn)行實驗對比，取得較好的去噪效果。這個方法的其他應(yīng)用是彌補(bǔ)全局能量最小對含有噪聲的二值圖像無法去除噪聲的問題以及圖像分割等領(lǐng)域。
　　 2.提出可滑動濾波窗口的噪聲點檢測算法，并且基于此算法提出改進(jìn)的中值濾波算法，即基于滑動濾波窗口的標(biāo)準(zhǔn)中值濾波算法SSM、基于滑動濾波窗口的加權(quán)中值濾波SCWM與基于滑動濾波窗口的三態(tài)中值濾波S