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    基于MATLAB中值濾波算法的優(yōu)化與實現(xiàn)*

    2014-08-10 09:04:24趙建春劉力源
    艦船電子工程 2014年4期
    關(guān)鍵詞:椒鹽中值像素點

    趙建春 劉力源

    (陸軍軍官學院研究生管理大隊 合肥 230031)

    1 引言

    非線性濾波[1]較傳統(tǒng)的線性濾波在濾除噪聲的同時,能最大限度地保持圖像信號的邊緣細節(jié),使圖像清晰、逼真,從而得到廣泛研究和應(yīng)用。常用的中值濾波是非線性濾波的代表。雖然典型的中值濾波能夠減少圖像中的椒鹽噪聲,但是當椒鹽噪聲在空間出現(xiàn)的概率較大時,中值濾波器為了濾除噪聲,不得不增大濾波窗口,在濾除噪聲的同時損失了信號的高頻信息,使圖像的邊緣等細節(jié)模糊,產(chǎn)生較嚴重的失真[2~3]。本文對中值濾波算法進行分析,給出中值濾波優(yōu)化算法,使圖像在有效濾除噪聲的同時,能較好地保護圖像的邊緣細節(jié),以提高圖像處理效果。

    2 中值濾波

    中值濾波[4]是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制脈沖噪聲的非線性信號處理技術(shù)。一個中值濾波器的輸出可寫為

    式中,f(s,t),g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像,N(x,y)是以(x,y)為中心的n×n矩形濾波窗口(n為奇數(shù)),median是將濾波窗口中的n2個像素點按灰度值大小排序后取中值,其流程圖如圖1所示。

    圖1 中值濾波流程圖

    由圖1可知,中值濾波器的主要功能就是把數(shù)字圖像中一點的值用該點的一個領(lǐng)域中各點值的中值代替,從而消除孤立的噪聲點。

    部分源程序及相關(guān)功能的注解如下:

    3 改進型中值濾波

    中值濾波是去除脈沖噪聲的最常用、最有效的方法之一,而椒鹽噪聲是一種在圖像中產(chǎn)生黑色-白色點的脈沖噪聲[5~6],即在圖像信息是黑色的地方產(chǎn)生白色的噪聲,在圖像信息是白色的地方產(chǎn)生黑色的噪聲,噪聲點與原圖像像素點相比有兩個明顯的特征:1)噪聲的灰度值非常大或者非常??;2)噪聲點與鄰域內(nèi)信號點灰度值相差較大。針對椒鹽噪聲點的特征,筆者對以上中值濾波算法作以下改進,即在噪聲濾波之前,先判斷待處理點是否為噪聲點,然后再對噪聲點進行處理。

    設(shè)濾波窗口內(nèi)所有像素點構(gòu)成的集合N={N(x,y)}為n×n矩陣,f(s,t)為其中心點,記該點與濾窗內(nèi)其它像素點灰度值偏差Z=|f(s,t)-N(x,y)|,其最大值Zmax=max{Z},對于一般不含噪聲的圖像,統(tǒng)計所有像素點對應(yīng)的Zmax,由直方圖可以看出,99.2%的Zmax取值范圍在10~150之間,故設(shè)定一個檢測閾值T1=150,如果Zmax>T1,則判定該中心點為噪聲點。這樣可以判別最大偏差在150~255之間的椒鹽噪聲,而對于最大偏差在50~150之間的噪聲點,用Zmax>T1判定該中心點是否為噪聲點就會失效。椒鹽噪聲分為椒噪聲(黑色)和鹽噪聲(白色),在背景較黑區(qū)域上的椒噪聲或者背景較白區(qū)域上的鹽噪聲,與背景像素灰度的最大偏差較小,在50~150之間。由于椒鹽噪聲點有較強的孤立性,使得該點與濾窗內(nèi)其它像素點灰度值偏差Z有超過半數(shù)大于某一門限值,通常這一門限值與背景的灰度值有關(guān),在50~100之間。故另設(shè)定一個檢測閾值T2=50,統(tǒng)計Z>T2的數(shù)量k,如果k大于窗口像素個數(shù)一半(n2-1)/2時,同樣判定該點為噪聲點。流程圖如圖2所示。

    圖2 優(yōu)化算法流程圖

    由圖2可以看出,通過該點的灰度值f(x,y)與鄰域灰度最大差值是否達到閾值T1,以及灰度值差達到閾值T2的數(shù)量k是否大于(n2-1)/2,來判斷該像素點是否為噪聲點,若是則進行中值濾波處理,若不是則不予處理,這樣可以避免大面積濾波造成的圖像模糊。

    部分源程序及相關(guān)功能的注解如下:

    4 仿真結(jié)果分析

    本實驗所使用的飛行器圖像為MATLAB圖庫自帶圖像,原始圖像如圖3所示,添加系數(shù)為0.3的椒鹽噪聲后的圖像如圖4所示。采用標準中值濾波3×3和5×5后的圖像如圖5、圖6所示,改進型中值濾波后的圖像如圖7所示。

    圖3 原始圖像

    圖4 加噪圖像

    圖5 3×3中值濾波圖

    圖6 5×5中值濾波圖

    圖7 改進型中值濾波圖

    參數(shù)設(shè)置:采樣窗口為5×5矩形,T1=200,T2=100。

    從仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),對于高密度的噪聲,標準中值濾波通過調(diào)整窗口的大小可以有效地濾除噪聲,但隨著窗口的變大圖像的輪廓會變得模糊。而同樣是5×5濾波窗口,改進型中值濾波后的圖像邊緣效果比標準中值濾波要好。為了檢驗本文算法的濾波效果,選擇歸一化均方誤差NMSE、峰值均方誤差PMSE、峰值信噪比PSNR作為客觀評價的標準[7]。三種不同圖像處理算法結(jié)果的對比如表1所示。

    表1 三種不同圖像處理算法結(jié)果對比

    由表1可以看出,標準中值濾波隨著窗口增大,相對濾波性能有所改善,但圖像中有用的信息在加大濾窗的同時也被濾除,改進型中值濾波算法與標準中值濾波相比,不僅能有效去除噪聲,而且圖像邊緣更加清晰,解決了以往濾波過程中去除噪聲與保護圖像細節(jié)的矛盾。

    5 結(jié)語

    本文分別選取3×3濾波窗口和5×5濾波窗口進行標準中值濾波,驗證了隨著濾波窗口的增大濾波性能增強,但模糊程度也隨之加劇。針對其局限性,提出了一種改進型中值濾波算法,該算法依據(jù)噪聲信號相鄰點灰度值偏差大和超過門限的樣點統(tǒng)計量多的特點,通過設(shè)立兩個閾值先來判斷是否為噪聲點,而后只對噪聲點進行中值濾波,使得在抑制噪聲的同時邊緣重要細節(jié)損失最小。仿真結(jié)果顯示,經(jīng)中值濾波優(yōu)化算法得到的圖像視覺效果好、層次感較為豐富,具有良好的噪聲抑制和邊緣保持能力。

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