图像脉冲噪声滤波算法
脉冲噪声物模糊滤波
第３６卷第３期 ２００２年５月 Ｊｏｕｒｎａ１．浙Ｚ江ｈｅｊｉａｎ大ｇ ｕ 姜Ｅ Ｓ ｃｉｅｎｃｅ） 。ｆ ｕｎｉ ｅ ｒｓｌｔ （Ｅ“ｇｉｎｅｅｒｉ ｇ Ｖｏ［３ Ｋ０ ３ 脉冲噪声的模糊滤波 岳士弘 （浙江大学数学研究所，浙江杭州３１００２７） 摘要：噪声对信号的分析和压缩有重要的影响．传统的滤波方法常常面临着从频率响应函数中求解最优解的困 难．本文利用文献［１］的结论证明了脉冲响应函数都可以用模糊模型来逼近，使得模糊滤波戚为可能为获得对 噪声信号高效率的模拟，利用 稳定型代替高斯型．并用序优化的手段克服了求解中必然面临的解一个高度非线 性最优化问题的困难．分析和模拟表明，该算法可以有效地节约计算时间．为模糊系统应用于滤波提供了一种新 思路 关键词：椭圆模糊规则；稳定；序优化 中图分类号：Ｎ９４１ 文献标识码：Ａ 文章编号：】００８ ９７３ｘ（２［）（］２）ｏ３—０３４３ ０４ Ｆｕｚｚｙ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｎ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ ＹＵＥ Ｓｈｉ—ｈｏｎｇ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ．￣４ａｔｈｅｍａｔｗｓ，ｚｈｅ，ｌａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｉｓｅ ｈａｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｓｉｇｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｓｉｇｎａｌ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ ｕｓｕａｌｌｙ ａｒｅ ｃｏｎｆｒｏｎｔ ｗｉｔｈ ａ ｄｉｆｆｉｅｕＩｔｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ａｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｆｏｒｍ ｔｈｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｔｈｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ｆｕｚｚｙ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｂｙ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕ］ｔ ｓｈｏｗｓ ｉｔ ｉｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｔｈａｔ ａ ｆｕｚｚｙ ｆｉｌｔｅｒ ｆｏｒ ａ ｓｉｇｎａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｒｒｉｅｓ ＯＵｔ ａ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｓ－ｓｔａｂｌｅ ｃｕｒｖｅｓ ａｒｅ ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅｄ ｆｏｒ Ｇｕｅｓｓ ＣＵｒｙｅｓ ｂｙ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｏｒｄｉｎａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＳＯ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ ｉｓ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｏｎ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ａｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ａｆｔｅｒ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ，ｔｈｅ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ｉｓ ｄｅｃｉｄｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃａｎ ｓａｖｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｒａｉｓｅ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｅｌｌｉｐｓｏｉｄａｌ ｆｕｚｚｙ ｒｕｌｅ；口一ｓｔａｂｌｅ；ｏｒｄｉｎａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ 对脉冲噪声的处理技术依然是现代工程学面临 的巨大挑战．尽管脉冲噪声是遍布全世界的问题．但 却很难模拟、预测和滤波．大多数科学家均采用高斯 钟型曲线来模拟脉冲噪声．高斯钟型曲线具有仅仅 依靠均值和方差的简单封闭形式．并能由中心极限 定理产生，但是．其他钟型曲线可以更好的模拟脉 冲噪声．文献［２：研究表明， 稳定的钟型曲线，当ａ 一２时包括了具有有限方差的高斯曲线这一独特的 情形；而ｎ—ｌ时则给出了柯西型曲线．对于ａ稳定 的噪声，工程师所做的预测和滤波工作今天仍进展 甚微．原困主要有两方面：一方面是对稳定过程缺 乏认识；另一方面是由于ａ稳定过程没有协方差， 取而代之的是一个复杂的、不对称的协变测度．更糟 糕的是，确定其参数必须要面临一个解高度非线形 最优化问题的困难． 序优化 是一种用来解决含有大量随机性和不 确定因素寻优问题的算法．它以其能解决近乎于大 海捞针般问题的能力，为寻优过程提供了一条新思 路，并受到高度重视 ］．其主要思想基于两条：１ 对于同一寻优目标的两个实施方案Ａ、Ｂ而言，决定 Ａ和Ｂ的大小顺序关系往往要比知道Ａ—Ｂ的大小 牧稿日期；２００１—０３—１２． 基金项目：国家自然科学基金资助项目（９９９３ ６７）． 作者茼介：岳士弘（１９６４－－），男．博士，从事模糊系统和优化的工程应用研究．Ｅ ｍａｒｌ：ｙ６４１０＠ｍａｔｈ． ｕ ｅｄｕ ｃｎ 、 ｝ｌ蠢｝ 鞋§藩 ¨ 嚣蘸持露 －
一种新型噪声检测中值滤波算法
ＣＮ４３—１ ２５８／ＴＰ
ＩＳＳＮ １００７—１３ＯＸ 计算机工程与科学
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ＆ＳＣＩＥＮＣＥ ２００６年第２８卷第１１期 Ｖｏ１．２８，Ｎｏ．１１，２００６
文章编号：１００７—１３０Ｘ（２００６）１卜００３０—０３
一种新型噪声检测中值滤波算法
Ａ Ｎｅｗ Ｍｅｄｉａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｏｉｓｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
赵甘露，李小民，江涛
ＺＨＡＯ Ｇａｎ－ｌｕ，ＬＩ Ｘｉａｏ－ｍｉｎ，ＪＩＡＮＧ Ｔａｏ （军械工程学院光学与电子工程系，河北石家庄０５０００３）
（Ｄｅｐａｒｌｍｅｎｔ ｏｆ Ｏｐｔｉｃｓ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｏｒｄｎａｎｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，ＳｈＵｉａｚｈｕａｎｇ ０５０００３。Ｃｈｉｎａ）
摘要：本文提出了一种基于噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点，然后利用信号点对噪声点滤
波。其中，噪声检测方法改进了Ｍｉｎｒｎａｘ方法。经过实验仿真并与其他滤波算法进行比较表明，该算法可以有效地去除图 像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎ ｉｔｅｍｔｉｖｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｍｖｅｄ ｎｏｉｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｍｏｖａｌ ｏｆ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ
ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｄｅｔｅｃｔｓ ｔｈｅ ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ ｐｉｘｅｌｓ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｆｉｌｔｅｒｓ ｔｈｅ ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ ｐｉｘｅｌｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ－ｆｒｅｅ ｐｉｘｅｌｓ．Ｔｈｅ
ｎｏｉｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ Ｍｉｎｍａｘ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔＯ ｏｔｈｅｒ ｅｘ— ｉｓｔｉｎｇ ｍｅｄｉａｎ－ｂａｓｅｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｎ ｎｏｉｓｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｔａｉｌ ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ． 关键词：噪声检测；中值滤波；细节保护；图像处理 Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｎｏｉｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｄｅｔａｉｌ ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ
一种脉冲噪声图像复原算法
计算机研究与发展 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ＩＳＳＮ １０００．１２３９／ＣＮ ｌＪ．１７７７ ｒＰ ４３（１１）：１９３９～１９４６，２００６
一种脉冲噪声图像复原算法
刘 鹏 张 岩 毛志刚
（哈尔滨工业大学深圳研究 院深圳 ５１８０５５） （ｐｅｎｇｌｉｕ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｅｒ１）
Ａ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅｓ Ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｎｏｉｓｅ
Ｉ ｉｕ Ｐｅｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｙａｎ，ａｎｄ Ｍａｏ Ｚｈｉｇａｎｇ （Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｓｃｌｕｕｄ，Ｈａｒｂｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｚｌｗｎ ５ １ ８０５５）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｎ ｉｍａｇｅ ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｈａｔ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｅｌｆ—ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ．Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ ｐｈａｓｅ，ａ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔ ａｎｄ ｓｕｐｐｒｅｓｓ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅｎ ａ ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｌｆ—ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｉｓ ｅｍｐｌｏｙｅｄ ｆｏｒ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐｉｘｅｌｓ ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ ｔｈａｔ ｉｓ ｐｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｅｄｉａｎ
ｆｉｌｔｅｒ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｅｓ ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｒｅｓｔｏｒｅ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ． ｌ＇ｈｅ ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｒｅ ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｂｏｔｈ ｔｈｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｌｏｃａｌ ｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ａｒｅ ｐｒｏｄｕｃｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｓｔｏｒｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｔｈａｔ ａｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｖｅ ｂｅｔｔｅｒ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｕｂｊ ｅｃｔｉｖｅ ｖｉｓｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｂｙ ｓｏｍｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｅｓ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ．
一种基于椒盐噪声图像的加权滤波算法研究
一种基于椒盐噪声图像的加权滤波算法研究 ｌ１３
文章编号：１００６—１３５５（２００７）０３一Ｏｌ１３一Ｏ３
一种基于椒盐噪声图像的加权滤波算法研究
王婷，吴亚锋
（西北工业大学动力与能源学院，西安７１００７２）
摘要：针对中值滤波和其改进算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响，但是使图像边缘变得模糊 这一问题，提出一种滤除椒盐噪声的加权滤波新算法。该算法定义中值相似度和空间临近度函数，并采用双阈值， 根据阈值的范围，采用不同的方法获取权值。使用该算法对图像进行加权滤波不仅能够有效地去除椒盐噪声，而 且尽可能的保存完整的图像边缘信息。 关键词：声学；图像处理；加权滤波新算法；仿真实验；椒盐噪声图像 中图分类号：ＴＰ３９１．９ 文献标识码：Ａ
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ａ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｉｍａｇｅｓ
ｗｉｔｈ Ｓａｌｔ ａｎｄ Ｐｅｐｐｅｒ Ｎｏｉｓｅ
ＷＡＮＧ Ｔｉｎｇ。 （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ ７ １ ００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｃｏｍｅ ｔｏ ａ ｌａｒｇｅ ｅｘｔｅｎｔ，ｍａｋｅ ｔｈｅ ｐｉｃｔｕｒｅ ｅｄｇｅ ｂｅｃｏｍｅ ｍｉｓｔｙ．Ａｉｍ ｔｏ ｔｈｉｓ ｐｒｏｂｌｅｍ，Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｎｅｗ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ｓａｌｔ ａｎｄ ｐｅｐｐｅｒ ｎｏｉｓｅ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍ ｄｅｆｉｎｅｄ ｔｈｅ ｍｅｄｉａｎ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ａｎｄ ｓｐａｃｅ ｃ］ｏｓｅ ｂｙ ｄｅｇｒｅｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄ ａｄｏｐｔ ｄｏｕｂｌｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ．Ｉｔ ａｄｏｐｔ ａ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｗｅｉｇｈｔｓ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｓｃｏｐｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｏｕｂｌｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｔｈａｔ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｆｉｌｔｅｒ ｔｈｅ ｓａｌｔ ａｎｄ ｐｅｐｐｅｒ ｎｏｉｓｅ ａｖａｉｌａｂｌｙ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｋｅｅｐ ａｌｌ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｐｏｓｓｉｂｌｙ ｔｏ ｔｈｅ ｐｉｃ— ｔｕｒｅ ｅｄｇｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｃｏｕｓｔｉｃｓ；ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｈｅ ｎｅｗ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉ— ｍｅｎｔ；ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ｓａｌｔ ａｎｄ ｐｅｐｐｅｒ ｎｏｉｓｅ
中值滤波原理及MATLAB实现
1 中值滤波原理及MATLAB实现
摘要：图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
关键词：图像,中值滤波,去噪,MATLAB
1. 引言
20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。
为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。
2. 中值滤波
在图像滤波中，常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术，线性滤波以其完美的理论基础，数学处理简单、易于采用和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域中占有重要的地位。线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用，但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差，且模糊信号边缘。非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系，常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征，一定程度上克服线性滤波器的不足，非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器，其应用于多维信号处理时，对窄脉冲信号具有良好的抑制能力，但中值滤波器对中拖尾（如均匀分布噪声）和短拖尾分布噪声（如高斯噪声）,滤波性能较差,且拖尾越短,其滤波能力越差。 2 中值滤波是一种典型的低通滤波器,属于非线性滤波技术,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，是指把以某点（x,y）为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列,若窗口中的象素为奇数个,则将中间值作为(x，y)处的灰度值。若窗口中的象素为偶数个，则取两个中间值的平均值作为(x，y)处的灰度值。中值滤波对去除椒盐噪声很有效。中值滤波器的缺点是对所有象素点采用一致的处理，在滤除噪声的同时有可能改变真正象素点的值，引入误差，损坏图像的边缘和细节。该算法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。
中值滤波器算法
中值滤波器算法
中值滤波器算法是一种常用的图像处理算法，用于去除图像中的噪声。噪声是图像中不希望存在的干扰信号，可能由于图像采集过程中的电磁干扰、传感器的噪声或信号传输过程中的干扰等原因引起。噪声会使得图像失真，降低图像的质量和清晰度，因此需要进行去噪处理。
中值滤波器算法的基本思想是将图像中的每个像素点的灰度值替换为该像素点周围邻域中灰度值的中值。这样可以有效地去除噪声，并保持图像的边缘和细节信息。中值滤波器算法的具体步骤如下：
1. 对图像进行扫描，遍历图像中的每个像素点。
2. 对于每个像素点，选择一个固定大小的邻域窗口，该窗口覆盖了该像素点及其周围的像素。
3. 将窗口中的所有像素的灰度值按照大小进行排序，找到排序后的中间值。
4. 将该中间值作为该像素点的新灰度值。
5. 重复步骤2到步骤4，直到遍历完所有像素点。
中值滤波器算法的核心在于选择合适的窗口大小。窗口大小的选择会影响去噪的效果和图像的细节保留程度。如果窗口过小，可能无法去除大尺度的噪声；如果窗口过大，可能会导致图像细节的模糊。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
中值滤波器算法具有以下优点：
1. 对于椒盐噪声等随机噪声有较好的去噪效果，能够有效地去除噪声点。
2. 不会引入新的噪声，保持图像的边缘和细节信息。
3. 算法简单，计算速度快，适用于实时处理和嵌入式系统。
然而，中值滤波器算法也存在一些局限性：
1. 对于高斯噪声等连续分布的噪声效果较差，无法完全去除噪声。
2. 窗口大小的选择需要根据具体情况进行调整，调整不当可能会导致图像细节的丢失或模糊。
3. 算法无法区分图像中的目标和噪声，可能会将目标的细节也平滑掉。
为了提高中值滤波器算法的去噪效果，可以结合其他滤波方法进行优化。例如，可以先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后再应用中值滤波器进行去噪。这样可以兼顾去噪效果和图像细节的保留。
中值滤波器算法是一种简单且有效的图像去噪方法。通过选择合适的窗口大小，可以去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。然而，中值滤波器算法也有一些局限性，需要根据具体情况进行选择和优化。在实际应用中，可以根据具体需求和图像特点选择合适的滤波算法进行图像处理。
优化图像中值滤波算法
优化图像中值滤波算法
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----宋停云与您分享---- 优化图像中值滤波算法
中值滤波是一种常用的图像平滑算法，它通过用像素周围邻域中的中间值来替代该像素，从而去除图像中的噪声。然而，在处理大型图像时，传统的中值滤波算法可能会非常耗时。因此，为了提高算法的效率，我们可以考虑一些优化方法。
下面是优化图像中值滤波算法的一些步骤：
1. 确定滤波器大小：
首先，我们需要确定滤波器的大小。滤波器的大小决定了我们在计算中值时考虑的像素邻域的大小。一般来说，滤波器的大小为奇数，例如3x3、5x5等。
2. 遍历图像：
接下来，我们需要遍历图像的每个像素。对于每个像素，我们都需要计算它的中值。因此，我们将对图像进行两个嵌套的循环，分别遍历图像的行和列。
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----宋停云与您分享---- 3. 获取邻域像素值：
对于当前像素，我们需要获取它周围邻域的像素值。根据滤波器的大小，我们可以确定邻域的范围。例如，对于一个3x3的滤波器，我们可以选择像素周围的8个邻域像素。
4. 排序邻域像素值：
接下来，我们需要对邻域像素值进行排序。可以使用快速排序算法等高效的排序算法来对像素值进行排序。
5. 计算中值：
排序后，我们可以找到邻域像素值的中间值。对于奇数大小的滤波器，中值即为排序后的中间值。对于偶数大小的滤波器，我们可以选择中间两个值的平均值作为中值。
6. 替换当前像素值：
最后，我们将计算得到的中值替换当前像素的值。这样，我们就完成了对当前像素的中值滤波操作。
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----宋停云与您分享---- 通过以上优化步骤，我们可以提高中值滤波算法的效率。例如，我们可以使用快速排序算法来加快邻域像素值的排序过程。此外，我们还可以考虑使用并行计算等技术来加速算法的执行。
总结起来，优化图像中值滤波算法的步骤包括确定滤波器大小、遍历图像、获取邻域像素值、排序邻域像素值、计算中值和替换当前像素值。通过这些优化步骤，我们可以提高中值滤波算法的效率，从而更好地去除图像中的噪声。
基于加权检测的脉冲噪声新滤波器
第３０卷第１Ｏ期 ２０１０年１０月 计算机应用 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖｏ１．３０ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１０
文章编号：１００１—９０８１（２０１０）１０—２８１５—０４
基于加权检测的脉冲噪声新滤波器
王双双，王士同，李柯材
（江南大学信息工程学院，江苏无锡２１４１２２）
（ｊｎｕｗｓｓ＠１２６．ＣＯＦｆ１）
摘要：在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上，提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算
法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口，并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与 预先定义的阈值进行比较，较准确地区分噪声点和信号点；然后根据方向相关依赖性，采用一种边缘保持滤波方法来
重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明，该算法在提高图像信噪比的同时，可以更好地保持图像的细节信息。
关键词：脉冲噪声；加权检测；图像去噪；滤波器
中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ
Ｎｅｗ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ ｆｉｌｔｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＷＡＮＧ Ｓｈｕａｎｇ—ｓｈｕａｎｇ，ＷＡＮＧ Ｓｈｉ—ｔｏｎｇ，ＬＩ Ｋｅ—ｃａｉ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉａｎｇｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ Ｊｉａｎｇｓｕ ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ ｎｏｉｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｎｏｉｓｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｒｅｓｔｏｒｅ ｉｍａｇｅｓ ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ ｂｙ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｔｉｌｉｚｅｄ ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ
基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法
鼋３叶技２０１１年第２４卷第５期
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ｍａｙ．１５．２０１０
基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法
万 千 ，薛 明
（１．西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安７１００７１；２．上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海２０ｏｏ３０） 摘要针对ＶｉｓｕＳｈｆｉｎｋ小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况，提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应 混合图像去噪算法。算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声，然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高 斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪。实验表明，该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪 声，并较好地保存了图像细节。 关键词 图像处理；小波阂值；自适应中值滤波；小波滤波 中图分类号ＴＮ９１１．７３：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码Ａ 文章编号１００７—７８２０（２０１１）０５—０９４—０４
Ｍｉｘｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｉｍａｇｅ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｏｉｓｅ Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ
ａｎｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ
Ｗａｎ Ｑｉａｎ ．Ｘｕｅ Ｍｉｎｇ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７ １００７ １，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔ ｏｆ Ｖｉｓｕｓｈｒｉｎｋ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｓｅｓ ｏｆ ｍｉｘｅｄ ｎｏｉｓｅｓ，ａ ｍｉｘｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｉｍ— ａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｏｉｓｅ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗａｖｅｌｅｔ ｓｃａｌｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｎｏｉｓｅ ａｎｄ
高斯滤波公式
- 1 - 高斯滤波公式
高斯滤波公式是一种重要的图像处理技术，在计算机图像处理中广泛应用。它是一种把噪声数据添加到图像上的方法，可以在提高图像质量的同时保持图像的本质特征。
高斯滤波是一种有支撑的线性空间滤波方法，它使用一种叫做“高斯函数”的函数来对图像应用滤波操作，让噪声数据添加到原始图像上，从而改善图像的外观。高斯滤波的基本步骤是首先定义一个高斯函数，这个函数在原始图像上应用。
高斯函数的定义：
一个典型的高斯函数定义如下：
f（x）=aexp [-(x-m)^2/2σ^2]
其中，a是常数，m是均值，σ是标准差。
高斯函数可以用来模拟存在噪声的图像。假设我们有一幅大小为N×N像素的图像f（x,y），那么任意一点（x，y）上的像素值可以用高斯函数来描述：
f（x,y）=∫∫f（u,v）exp [-{（u-x）^2+(v-y)^2}/2σ^2 ]dudv
其中，f（u,v）是原始图像上（u，v）点的像素值，σ是高斯滤波参数，表示高斯函数的“宽度”。
高斯滤波公式中，高斯函数描述了图像中每个点的模糊程度，σ（高斯滤波参数）控制了滤波的强弱程度，越大，滤波程度越强，滤波效果越明显。由于滤波可以滤除图像中的某些噪声，所以高斯滤波也可以用来降噪。 - 2 - 高斯滤波的实现方法：
要实现高斯滤波，我们可以使用一种叫做“卷积”的操作，将高斯函数应用到图像上，从而实现滤波效果。
卷积操作是一种数学运算，它将图像中的每个像素的值用想乘的方式与一个卷积核（也叫滤波器）中的每个元素相乘，将乘积求和后得到新的像素值，最终得到滤波后的图像。
卷积操作有横向和纵向两种，我们可以先横向再纵向应用高斯函数，从而使图像模糊。若要达到最佳效果，就需要调整高斯函数的参数，使得滤波效果最佳。
总结
高斯滤波是一种图像处理技术，使用一种叫做高斯函数的函数来添加噪声，改善图像的外观。高斯滤波的参数决定了滤波的强弱程度，它的实现使用卷积运算，将高斯函数应用到图像上，从而实现滤波效果。高斯滤波还可用于降噪，可以在提高图像质量的同时保持图像的本质特征。