一种自适应双阈值模糊中值滤波算法范文
噪声对图像处理十分重要,其会影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。其中,椒盐噪声一般是由于传输误差或比特丢失造成的。椒盐噪声与其他的像素点有明显的区别,一般是邻域中的像素值的极值点。但是极值点并不一定是噪声点。椒盐噪声在图像上表现出黑白相间的亮暗点,会严重影响图像的质量。传统中值滤波算法(smf)[1]能够减弱或消除傅里叶空间的高频分量,但是同时会影响低频分量。由于高频分量对应图像中的边沿灰度值具有较大较快变化的部分,所以smf算法可将这些分量滤除,使图像平滑,破坏图像的边缘和细节。
文献[2]提出了模糊开关中值滤波算法(fsm),fsm算法处理效果比smf算法要好一点。提出了自适应模糊开关中值滤波(nafsm)算法。文献提出了edpa算法。文献[5]和文献[6]提出基于神经网络的模糊中值滤波算法,对于受密度噪声污染的图像取得了不错的效果,但是计算量很大。文献[7]、文献[8]、文献[9]、文献[10]提出了一种自适应模糊中值滤波算法(afm)。afm算法对傅里叶空间的低频分量具有较好的滤除效果,但对高频分量的处理效果不是很好,主要是没有考虑椒盐噪声对图像的污染程度。所以本文在afm的基础上提出了一种双阈值模糊中值滤波算法,该算法能很好地保护图像的细节,具有高效地处理椒盐噪声的能力。
利用模糊系统,计算输入参数的模糊系数权值。因为处理的是椒盐噪声,所以只需输入滤波窗口中原值与中值的差,最后通过去模函数去模糊化,滤波输出。
滤波窗口s由w×w(w默认值为3,一般为奇数)的方阵组成。对s里的像素点值进行快排序,可得滤波窗口中像素的最小值为smin,最大值为smax,中值为smed,均值为smean。x(i,j)表示噪声图像在(i,j)的灰度值。模糊系统首先是计算参数s1(i,j)=x(i,j)-smed。在图像处理的时候一般对像素的污染程度进行阈值的设置。这里假设最小阈值为tmin,最大阈值为tmax,同时设置参数s2=|x(i,j)-smean|。当s2tmax时,认为像素点严重污染,这时就用最近邻域已处理的像素点求均值代替。
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