基于非线性滤波的数字图像降噪算法

来源:用户上传      作者: 乔兆亮

　　摘要：图像在获取以及传输的过程中，由于采样系统质量差或传输信道的影响，会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，为消除或降低噪声的影响，改善图像质量，需要对图像做滤波处理，其中非线性滤波法能够在抑制噪声的同时，很好的保护图像边缘，滤波效果较好。本文介绍了几种典型的非线性滤波器的滤波原理，并给出了实验结果。
　　关键词：非线性滤波噪声图像
　　中图分类号：11P391.4l 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0000-00
　　1引言
　　随着计算机和网络技术的发展，图像已经成为信息表达的一种重要方式，图像作为一种载体，是信息的最直观的表示。图像在获取以及传输的过程中，由于采样系统质量差或传输信道的影响，会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降。为了消除或尽量降低噪声的影响，改善图像质量，需要对图像做滤波处理。常用的方法有空域法和频域法，其中，空间域的非线性滤波器可以在保护图像边缘的同时抑制噪声，滤波效果较好。典型的非线性滤波器为基于排序的顺序统计滤波器，滤波器的输出由滤波器包围的图像区域中像素点灰度值的排序结果决定。常用的顺序统计滤波器有中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器和中点滤波器[1]。
　　2中值滤波
　　中值滤波是一种非线性处理方法，由Turky在1971年提出[2]，基本原理是把数字图像的一个窗口内所有像素点的灰度值进行排序，取排序结果的中间值作为窗口中心点处像素的灰度值[3]。
　　其中 表示中心在 点的一个窗口， 表示图像中窗口 内 点处像素的原始灰度值， 表示经中值滤波后 点新的灰度值。
　　通常 内像素个数选为奇数，以保证有一个中间值，而若 内像素数选为偶数时，则取中间两个值的平均值作为中值。滤波窗口可以根据需要选取，可以是方形，也可以是十字形或近似圆形，本文实验结果选择方形滤波窗口。
　　椒盐噪声是一种位置随机、呈现散粒外观的噪声，通常以孤立点的形式出现，对应的像素数很少，可采用中值滤波法来滤除椒盐噪声。图1给出了中值滤波的实验结果。其中（a）图为原始Peppers图像，（b）图为受到椒盐噪声污染的图像（噪声强度为0.3），（c）图为采用3×3的窗口中值滤波后的图像，（d）图为采用5×5的窗口中值滤波后的图像。由实验结果可以看出，中值滤波对于椒盐噪声有很好的滤除作用，同时还能保持目标物的边缘。
　　6结语
　　本文介绍了常用的几种典型的非线性滤波器，每种滤波器都有不同的特性，在实际应用中，需根据噪声的类型，选择合适的滤波器做降噪处理。若图像中同时含有多种噪声，可把不同的滤波方法相结合，以改善图像质量，提高使用价值。
　　参考文献
　　[1]秦志远，吴冰，王艳，山海涛.图像平滑算法比较研究及改进策略[J].测绘学院学报，2005.2， P103-106.
　　[2]蔺鹏.数字图像噪声处理典型方法的分析[J].兰州工业高等专科学校学报，2004.2，P23-26.
　　[3]王兴建，秦国锋，赵慧丽.基于多级去噪模型的路面裂缝检测方法[J].计算机应用，2010.6，P1606-1609，1612.
　　[4]朱春满.复杂背景下的多车牌定位技术研究[D].重庆大学，2010.
　　[5]魏彩云.干涉条纹图像的空域处理与应用研究[D].南京理工大学，2011.
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