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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng) > 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》雜志
[導(dǎo)讀]摘要:為了比較自適應(yīng)中值濾波相對(duì)于傳統(tǒng)中值濾波在濾除數(shù)字圖像中噪聲時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn),文章通過(guò)Matlab實(shí)現(xiàn)了中值濾波和自適應(yīng)中值濾波仿真,分析了兩種算法的濾波效果,從而從主觀圖像和客觀參數(shù)上反映了自適應(yīng)中值濾波算法的優(yōu)越性,得到了它比傳統(tǒng)中值濾波算法具有較好的圖像去噪和細(xì)節(jié)保護(hù)性能的結(jié)論。

引言

常規(guī)中值濾波去除脈沖噪聲的性能受濾波窗口尺寸的影響較大,而且它在抑制圖像噪聲和保護(hù)細(xì)節(jié)兩方面存在一定的矛盾:濾波窗口越小,就可較好地保護(hù)圖像中某些細(xì)節(jié),但濾除噪聲的能力會(huì)受到限制;反之,濾波窗口越大,就可加強(qiáng)噪聲抑制能力,但對(duì)細(xì)節(jié)的保護(hù)能力會(huì)減弱,有時(shí)會(huì)濾去圖像中的一些細(xì)線(xiàn)、尖銳邊角等重要細(xì)節(jié),從而破壞圖像的幾何結(jié)構(gòu)。這種矛盾在圖像中噪聲干擾較大時(shí)表現(xiàn)得尤為明顯。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),在脈沖噪聲強(qiáng)度大于0.2時(shí),常規(guī)中值濾波效果就不令人滿(mǎn)意。但是,由于常規(guī)中值濾波器所使用的濾波窗口大小是固定不變的,所以,在選擇窗口大小和保護(hù)細(xì)節(jié)兩方面只能做到二選一,這樣,矛盾就始終不能解決。因此,需要尋求其他的改進(jìn)算法來(lái)解決這一矛盾。

1自適應(yīng)中值濾波算法

自適應(yīng)中值濾波器的濾波方式和常規(guī)的中值濾波器一樣,都使用一個(gè)矩形區(qū)域的窗口S"不同的是在濾波過(guò)程中,自適應(yīng)濾波器會(huì)根據(jù)一定的設(shè)定條件改變(即增加)濾波窗的大小,同時(shí)當(dāng)判斷濾波窗中心的像素是噪聲時(shí),該值用中值代替,否則不改變其當(dāng)前像素值,這樣用濾波器的輸出來(lái)替代像素(x,y)處(即目前濾波窗中心的坐標(biāo))的值。自適應(yīng)中值濾波器可以處理噪聲概率更大的脈沖噪聲,同時(shí)能夠更好地保持圖像細(xì)節(jié),這是常規(guī)中值濾波器做不到的。自適應(yīng)中值濾波總體上可以分為三步:第一步是對(duì)圖像各區(qū)域進(jìn)行噪聲檢測(cè);第二步是根據(jù)各區(qū)域受噪聲污染的狀況確定濾波窗口的尺寸;第三步是對(duì)檢測(cè)出的噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾波。

自適應(yīng)中值濾波算法由兩個(gè)部分組成,稱(chēng)為第一層(Leve1A)和第二層(Leve1B)。

自適應(yīng)中值濾波算法在圖像處理中的應(yīng)用

如果A1>0并且A2<0,則轉(zhuǎn)到Leve1B,否則增加濾波窗Sxy的尺寸。如果濾彼窗Sxy的大小達(dá)到Smax,則重復(fù)執(zhí)行Leve1A,否則把Zxy作為輸出值。

自適應(yīng)中值濾波算法在圖像處理中的應(yīng)用

如果Bpo并且",貝恍z?作為輸出值,否則把zmed作為輸出值。

在上面的算法中,Zmm是在濾波窗內(nèi)灰度的最小值;Zmax是在Sxy濾波窗內(nèi)灰度的最大值;med是在S,y濾波窗內(nèi)灰度的中值是坐標(biāo)(X,y)處的灰度值;max指定Sy所允許的最大值。

引入自適應(yīng)中值濾波算法主要有3個(gè)目的:一是去除脈沖噪聲;二是平滑其他非脈沖噪聲;三是減少諸如物體邊界細(xì)化或粗化等失真。自適應(yīng)中值濾波的流程圖如圖1所示。

自適應(yīng)中值濾波算法在圖像處理中的應(yīng)用

2Matlab仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

自適應(yīng)中值濾波器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析可根據(jù)Matlab編程實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)256X256X8b的灰度圖"cameraman.tif”加入不同密度的椒鹽噪聲圖進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波的圖像可以明顯看出,濾波效果最好的是自適應(yīng)中值濾波,其次是極值中值濾波。自適應(yīng)中值濾波比它們能更好地去除脈沖噪聲,并能保留圖像細(xì)節(jié)和邊緣。為了能客觀地分析它們的優(yōu)劣性,我們?cè)诖瞬捎靡灾笜?biāo)參數(shù)均方誤差MSE和峰值信噪比作為測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)。表1所列為MSE和PSNR的結(jié)果數(shù)據(jù),圖2所示為不同噪聲下兩種濾波算法的MSE值和PSNR值的曲線(xiàn)圖。

自適應(yīng)中值濾波算法在圖像處理中的應(yīng)用

自適應(yīng)中值濾波算法在圖像處理中的應(yīng)用

3結(jié)語(yǔ)

由表1所列的數(shù)據(jù)和圖2所示的曲線(xiàn)數(shù)值可以得出如下結(jié)論:

⑴在噪聲強(qiáng)度較小的情況下,傳統(tǒng)的中值濾波可以較好地在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)抑制脈沖噪聲;隨著椒鹽噪聲強(qiáng)度的增加,降噪的能力很快地下降了,圖像變得越來(lái)越模糊,大量的圖像細(xì)節(jié)丟失。

(2)自適應(yīng)中值濾波器較傳統(tǒng)中值濾波器具有很大的優(yōu)越性,自適應(yīng)中值濾波器無(wú)論對(duì)低噪聲還是高噪聲的濾除效果都非常好,能更有效地、更有針對(duì)性地抑制噪聲并保持住圖像的細(xì)節(jié),表現(xiàn)出良好的濾波特性。

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