一种基于多级阈值的中值滤波算法设计

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一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

收稿日期：０１９～２．２１ —０９基金项目：家自然科学基金项目（ｏ１１１４）国Ｎ：１７０２．
作者简介：沈德海（９８一）男，１７，硕士，讲师，研究方向为计算机教学，汁算机网络，图像处理
第４期
能力，但对所有像素采用统一的处理方法，造成图像模糊。文献首先提出了开关中值滤波算法，法会算
将图像像素根据一定条件划分为噪声点和信号点，噪声点进行滤除，号点不变，对信算法不仅有效地滤除了噪声，较好地保护了图像细节，此基础上相继提出了许多改进的开关滤波算法 …，ｍｘ—ｒｎ也在如ａａｉ算法，值中值滤波算法］严重椒盐噪声污染图像的滤波算法ｊ自适应开关滤波算法，级中值极，，多滤波算法等，这些算法在滤波性能、节保护等方面较传统的中值滤波算法有了较大的改善，仍然存细但在不同的问题，比如高密度噪声污染情况性能差、法复杂、算速度慢等，能满足一些实时图像处理和滤除不较严重噪声污染图像处理等要求。
Ｗ５
Ｗ６
∞
Ｓｉ．１Ｓ一ｉＳ一．１一ｊｉ１ｌ１＋１－Ｉ
＝＝＝素＝算法借鉴了多级中值滤波算法的思想，分利用了中心点邻域像的＝充
本文算法采用式（）１的判别方法建立噪声矩阵，如果Ｓ的值在０～范围内，在２５—６～５或５２５范围内，为准噪声点。由于图像边缘等像素点的值也很可能在０～６或２５—６～２５范围内，ｓ舰５５因此在２２．中有必要将矩阵元素 Ⅳ 为１的准噪声点做进一步划分。其中６为检测阈值，根据多次实验６范围为１～１０比较理想，可根据图像实际情况做适当调整。／０时，为信号点。、ｒｓ视

一种改进的中值滤波算法的研究

第３２卷
第２期
电气电子教学学报
ＪＯＵＲＮＡＬｏＦＥＥＥ
ＶｏＩ３Ｎｏ２．２．
Ａｐ．００ｒ２１
２１００年４月
一
种改进的中值滤波算法的研究
史佳晨，钱建平
（京理工大ຫໍສະໝຸດ 学自动化学院，苏南京２０９）南江１０４
关键词：盐噪声；椒多级中值滤波；像去噪图中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ｂ文章编号：０８０８《Ｏ００ — ０３０１０ — ６６２１ｌ２０４ — ３
ＴｈｅＲｅｅｒｈｏｎＩｐｒｖｄＭｅｈｄｏｅａｌｅｓａｃｆＡｍｏｅｔｏｆＭｄｉｎＦｉｔｒ
为常见的脉冲噪声，们希望有一种不仅能有效地滤人
点的像素采用多级中值滤波。这样可避免对图像整
除噪声，而且能够保持图像边缘细节的方法，为此一些学者提出了许多方法¨ 。采用非线性滤波一中值１］滤波ｌ进行处理能达到很好的去噪效果。然而中值２
ＡｂｔａｔＳａｔｐｐｒｎｏｓｅｏａｓａｍｐｔｎｔｐｒｂｌｍｎｉａｒｃｓｉｇ．Ｔｈｅｃｎｖｎｉｎｅｉｎｓｒｃ：ｌ— ｅｐｅｉｅｒｍｖｌｉｎｉｏｒａｏｅｉｍｇｅｐｏｅｓｎｏｅｔｏａｌｍｄａｆｌｅｒａｓａｌｔｉｌｓｓｍｅｎｏｍａｔｒｔｉｃｅａｉｓｅｗｅｎｔｍ．Ａｓａｒｓｌｆｔｔ，ｔｉｔｒｔｅｔｌｈｅｐｘｅｓａａ，ｔｅｈｅｄｓｒｐｎｃｅｂｔｅｈｅｅｕｔｏｈａｈｅ

基于多级中值滤波-提升小波技术的图像去噪

基于多级中值滤波提升小波技术的图像去噪吴昌东1,江桦2,邱晓初11.西华大学电气信息学院,成都 610039;2.西南交通大学峨眉校区计算机与通信工程系,峨眉 614202提要:针对实际图像含有椒盐噪声及高斯噪声等混合噪声,在中值滤波基础上,采用一种改进型多级中值滤波技术抑制椒盐噪声。

首先构造多级中值滤波器,找出混合噪声的位置分布矩阵,然后对含噪图像进行多级中值滤波;同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,采用提升小波自适应阈值去噪方法抑制高斯噪声。

对含不同混合噪声图像进行去噪实验。

结果表明:采用本文方法,计算速度快,提高了图像信噪比,图像细节边缘保护能力强,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。

关键词:多级中值滤波;提升小波;混合噪声;图像去噪中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:0253-2743(201006-0023-02A denoising mixed noise method based on multistage median fliter and lifting wavelet technology WU Chang-dong 1,JIANG Hua 2,QIU Xiao-chu11.School of Electrical and Information Engineering,Xihua Univers ity.Chengdu 610039,China;2.School of Computer and Co mmunication Engineering,The E-mei Campus of Southwes t Jiao Tong University,e-mei 614202,ChinaAbs tract:Invie w of practical i mage including mixed noise with s al t &pepper and gaussian,an adaptive multis tage median fi lter technol ogy bas ed on median fil ter wasapplied to denois ing salt &pepper noise.Firs tl y,multis tage medi an filter was constructed to find the matri x of mixed noise,Then image wi th mixed noise was filted,At the same ti me,a lif ting wavelet was constructed by li fti ng origi nal wavelet.The adaptive threshold based on lifting wavelet transform for image denoising was applied to denoising gaus sian noi se.Through denoising vary of mi xed noi se,It is s hown that the proposed method has the virtues of s peeding the program,i mproving the signal-to-noi se ratio,protec ting edge information ,denoising the mixed well and good effec t.K ey words :nul tis tage median fil ter;li fti ng wavelet;mi xed noise;i mage denoising收稿日期:2010-10-06基金项目:四川省教育厅自然科学研究重点项目(07Z A114作者简介:吴昌东(1978-,男,汉族,四川武胜县人,讲师,主要研究方向:信号与信息处理。

基于多级中值滤波—提升小波技术的图像去噪

基于多级中值滤波—提升小波技术的图像去噪
吴昌东;江桦;邱晓初
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2010()6
【摘要】针对实际图像含有椒盐噪声及高斯噪声等混合噪声,在中值滤波基础上,采用一种改进型多级中值滤波技术抑制椒盐噪声。

对含不同混合噪声图像进行去噪实验。

结果表明:采用本文方法,计算速度快,提高了图像信噪比,图像细节边缘保护能力强,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。

【总页数】2页(P23-24)
【关键词】多级中值滤波;提升小波;混合噪声;图像去噪
【作者】吴昌东;江桦;邱晓初
【作者单位】西华大学电气信息学院;西南交通大学峨眉校区计算机与通信工程系【正文语种】中文
【中图分类】TN713
【相关文献】
1.基于小波域高斯混合模型与中值滤波的图像去噪研究 [J], 杨辉;彭良玉;陆世专
2.基于多级中值滤波和小波域HMT的图像去噪 [J], 陈静;张飞云;姚宁
3.基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法 [J], 王建中;张晖;等
4.小波与中值滤波相结合的汽车管路连接件表面缺陷图像去噪 [J], 杨泽青; 李超; 黄凤荣; 彭凯; 刘丽冰
5.小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究 [J], 胡晓东;彭鑫;姚岚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于多级中值滤波的严重椒盐噪声污染图像恢复

ＺＨＡＯｈ—ｔｏＹａａ，ＬＩＺｈ —ｑｒ，ＵｎｇａｉｕａＳＦｅ —ｙｈｔ
（ｍｔｅｏ￣ｅｍｃＥｇｎｅｉｇＹｍｈｎＵｎｖｒｔ，ｎｕｎｄｏＨｅｅ０６０Ｃｈｎ）Ｉｉｆｃｎｉｅｒ，ａａｉｅｓｙＱｉｈａｇａ，ｂｉ６０４，ｉａｍｔｎｉ
维普资讯
第１卷第３６期
２００８年６月文章编号：０５１２（０８０－０５０１０ — ２８２０）３－０－３０
电脑与
信息技术
、０．６Ｎｏ３ｒＩ．１
４％ｅｐｅｉｌｏｅｈｇｌｃｒｐｔｄａｓｙｓｌｎｄｐｅｐｅｓ．Ｏｓｃａｌｆｒｔｉｈｙｏｒｕｅｉｇｅｂａｔａｐｒｎｏｉｙｈｍｅ
Ｋｅｏｄ：ａｄｐｐｅｏｅｍｕｌｅｍｅｎｔ；ｌＩｏｒｐｅｍｇ，ｏｅｄｎｉｙｗｒｓｓｔｅｐｒｉ；ｌｅｌ．ａｆｅｌｇｌｃｒｔｄＩｅｎｉｅｔｙｌａｎｎｓｉｔｖｉｒｉｌｌｙｕｉｓｉｆ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＲｅｔｒｔｎｏＩａｅｒＨｉｈｙＣｏｒｐｅｍａｅｙＳｌａｄｓｏａｉｆｍｇｆｇｌｒｕｔｄＩｇｂａｔｎｏｓｏｓＰｅｐｒＮｏｓａｅｎＭｕｔｅｅｅｉｎｐｅｉｅＢｓｄｏｌｌｖｌｉＭｄａ
ＣｍｐｔｒａｄＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇｏｕｅｎｎｏｍａｉｅｈｏｏｙｏ

基于方向的自适应多级中值滤波

ｔ－ｅｈｅｄａｉｅ）优化的加权中值滤波ｅｗｉｔｍｅｉｆｔｒｒｇｄｎｌ￣
类方法是就是多级中值滤波ｔｌｕｉａｅｍｄａ７（ｌｔｅｉ＇ｍｔｇＳｓｎｉｅ及其改进算法【。多级中值滤波通过在矩ｆｔ）ｌｒ９向的边缘信息得以保留，但其它方向的边缘则会变形或扭曲。字库中值滤波ｌ（１ｒｒ— ｅｉ — ｌｉａｍｄａｂｙｎｓｃｌｒ在字库内设置若干模式，由此能够保ｔｋｆｔｓａｉｅ）留更多的图像细节。还有新近提出的峰值一谷值中值滤波【ｐａ．ｎ．ａｅｌｒ，它基于对最ｌｅｋａｄｖｌｙｆｔ）列（ｌｉｅ大值和最小值的操作，从而达到保护细节特征的目的。本文提出的是一种多级中值滤波的改进方法基于方向的自适应多级中值滤波。此方法能够
Ｃｏｕｅｘｅｍｅｔａｅｓｏｄｉｄａｔｇｓｏｅａｉｏａｌｓａｅｍｅｉｎｆｌｒｎｎｐｅｅｖｎｎｉｇ ’ ｍｐｔｒｅｐｒｎｓｈｖｈｗｅｔａｖｎａｅｖｒｔｄｔｎｌｍｕｔｔｇｄａｔｉｇｉｒｓｒｉｇａｍａｅＳｉｓｒｉｉｉｅｅｇｓｎｅｃｉｃｉｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙａｄｔｅｓｍｅｅｆｃｖｂｌｙｔｍｏｔｏｓ．ｄｅａｈｄｒｔｒｆｅｔｌ，ｎａｆｅｔｅａｉｉｓｏｎｉｅｉｅｏｖｈｉｔｏｈＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｍｕｔｓａｅｍｅｉｎｆｌｒｇｄｎｉｉｇｌｅｆａｕｅｎｎｉｅｉｒｇｌｔｇｄａｔｉ；ｅｏｓｎ；ｉｅｔｒ；ｏｌａｆｔｉｉｉｅｎｎｎｒｌｅｎ

一种基于多级分类的西夏文字识别算法

Ｉ — ］厂西 — ｌ夏 — 文
Ｉ像ｌ图Ｉ字
１．．．．．．．．．．．．．．＿＿Ｊ．．．．．．．
图１西夏文字预处理过程
１１灰度滤波．
灰度滤波的目的是对输入噪音较多的西夏文字灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的西夏文字灰度图像．本文选用灰度空间中值滤波法，具体算法是将图像中所
字以及提取每个西夏文字的特征，很大程度上影响到西夏文字的识别效率．本文提出的基于多级分类的西夏文字识别算法是一种在保证一定的识别率的基础上，能够快速并且以较低的硬件代价，实现西夏文字的
特征提取与选择的方法．
１图像预处理
西夏文字的图像预处理是其识别过程中的第一步，它的好坏直接影响西夏文字识别的效果．当今的文
的记载很少．近年来对西夏学的研究在国内外引起了广泛的关注，西夏学作为－Ｉ新兴的学科，－＇－Ｊ其学科系统已经形成，学科理论也正在产生和发展，西夏学的研究已取得了不少成果．西夏文字¨ ，是我国古代少数民族文字之一，其笔划繁琐，但结构严谨、合理，字形优美，其结构形态与汉字相仿，现已挖掘整理出的
有像素点的３３＊邻域内灰度值的中值代替该像素的值得到中值滤波后的图像．
１２二值化－
将灰度滤波后的西夏文字图像二值化变为一幅二值的西夏文字图像．
设原始图像为ｆｘＹ，（）阈值ｔ１７则二值化后的图ｇｘ）为，＝２，像（，，）源自，ｇ）１【，ｏ）
第４期
门光福：一种基于多级分类的西夏文字识别算法
４５

基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法

Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＦｕｊｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｄｅｔａｉｌｗｈｉｌｅｒｅｍｏｖｉｎｇｓａｌｔ・・ａｎｄ－－ｐｅｐｐｅｒｎｏｉｓｅｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｃｏｎｄｃｏｒｒｅｃ・・ｔｉｏｎｏｆｉｌｆｔｅｒｖａｌｕｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆａｄａｐｔｉｖｅｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｎｏｉｓｅａｎｄｉｌｆｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｎａｄａｐｔｉｖｅｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｉｔｒｈｍｗｉｔｈｍｕｌｔｉ — ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｂａｓｅｄＯｆｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉＳｕｓｅｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｉｌｆｔｅｒｖａｌｕｅ．Ｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｔａｋｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｎｏｉｓｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｄｅｔａｉｌｐｒｅｓｅｖｉｒｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍｕｌｔｉ — ｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｄａｐｔｉｖｅｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｍｈｂａｓｅｄｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｎｆｅｒ－ｍａｉｏｒｎ．ＴｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｉＳｓｕｐｅｉｏｒｒｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａ１ａｄａｐｔｉｖｅｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ

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一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
中值滤波是一种常用的数字图像处理技术，用于去除噪音和平滑图像。

它通过在图像中的每个像素周围取邻域的中值来代替该像素的数值，从而有效地减小噪声的影响。

传统的中值滤波算法往往对图像的细节部分也进行了平滑处理，并且对于不同的噪声强度和图像细节情况的处理效果有限。

为了改进这一问题，本文提出了一种基于多级阈值的中值滤波算法设计，通过在中值滤波过程中引入多个阈值，能够更灵活地控制平滑程度，适应不同噪声强度和图像细节情况。

介绍传统的中值滤波算法。

传统的中值滤波算法是基于像素邻域的排序统计学概念，对于每个像素点，选择一个以它为中心的邻域，并将邻域内的像素值按大小排序，然后取其中值作为当前像素的值。

这样可以很好地去除噪声，但同时也会使图像的细节部分变得模糊。

具体来说，算法的步骤如下：
1. 定义多级阈值。

在算法开始前，首先要明确多个不同的阈值，通常是根据实际应用场景和图像特点来确定的。

这些阈值将用于控制平滑程度。

2. 对图像中的每个像素进行处理。

对于图像中的每个像素，选择以该像素为中心的邻域，计算邻域内像素值的中值。

然后根据邻域内像素值与各个阈值的关系，选择适当的阈值来进行中值滤波处理。

3. 输出处理后的图像。

完成对所有像素的处理后，即得到了处理后的图像结果。

值得注意的是，该算法对于不同的图像和噪声情况有着较好的适应性，并且能够在一定程度上保留图像的细节。

通过对不同阈值的选择，可以得到不同平滑程度的图像，从而能够灵活地应对不同的需求。