圖像處理中中值濾波的應(yīng)用探討

◆孫延波

（中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)警官學(xué)院 四川 610213）

圖像處理中中值濾波的應(yīng)用探討

◆孫延波

（中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)警官學(xué)院 四川 610213）

中值濾波是目前圖像處理中比較常用的一種非線性信號(hào)處理技術(shù)，通過中值濾波技術(shù)不僅能夠?qū)υ肼曔M(jìn)行減弱或消除，而且還能夠完好無損地保留圖像中的每一個(gè)細(xì)節(jié)。正是由于中值濾波技術(shù)可以將信號(hào)和噪音分別處理，才使得其在圖像處理中應(yīng)用的范圍更廣，跟之前采用的傳統(tǒng)的濾波技術(shù)相比，中值濾波技術(shù)存在很大的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。本文就中值濾波技術(shù)進(jìn)行闡述，并且對(duì)其在圖像處理中的應(yīng)用情況進(jìn)行詳細(xì)地探討。

中值濾波；圖像處理；噪聲信號(hào)；非線性濾波

0 引言

噪聲信號(hào)的濾波是圖像處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，之前對(duì)噪聲進(jìn)行濾波的過程主要就是采用線性濾波器，但是線性濾波器的使用性能和工作效率不是很強(qiáng)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代的中值濾波技術(shù)得以創(chuàng)立，非線性數(shù)字信號(hào)處理方法在圖像處理中的應(yīng)用越來越多，而且也顯得越來越重要。目前，人們對(duì)噪聲信號(hào)的恢復(fù)主要就是通過使用非線性濾波器來實(shí)現(xiàn)的，而且這種非線性濾波器在很多行業(yè)中的應(yīng)用都比較廣，人們?cè)絹碓街匾晫?duì)中值濾波技術(shù)的開發(fā)。

1 中值濾波技術(shù)

中值濾波技術(shù)早在上個(gè)世紀(jì)七十年代就被提出來，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們主要就是利用中值濾波技術(shù)對(duì)離散信號(hào)進(jìn)行處理，通過采用中值濾波技術(shù)可以減小信號(hào)處理過程中存在的數(shù)據(jù)誤差，能夠?qū)υ肼暫托盘?hào)進(jìn)行針對(duì)性的高效識(shí)別。中值濾波技術(shù)主要基于排序理論，是能夠有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)。中值濾波的主要理念就是把圖像數(shù)字中的某一個(gè)點(diǎn)值用其領(lǐng)域內(nèi)的其他點(diǎn)值來替代。由此可見，中值濾波技術(shù)的技術(shù)要點(diǎn)還是比較復(fù)雜的，不僅運(yùn)用到了數(shù)學(xué)知識(shí)，而且還結(jié)合了現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)技術(shù)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，目前的中值濾波技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，可以很廣泛地應(yīng)用于各種信號(hào)處理中。

2 中值濾波的主要特性

2.1 濾除噪聲的性能

中值濾波是非線性運(yùn)算，因此采用中值濾波對(duì)噪聲進(jìn)行濾除的時(shí)候內(nèi)部流程相對(duì)是比較復(fù)雜的。通過調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)，如果輸入噪聲的密度越大，那么中值濾波輸出的信號(hào)中含有的噪聲信號(hào)就越小，這也正說明了中值濾波技術(shù)對(duì)噪聲濾除的效率是比較高的，可以很自然地將噪聲信號(hào)和有效信號(hào)區(qū)分開來，從而獲得想要的信號(hào)。與此同時(shí)，中值濾波雖然可以對(duì)一些隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制，但是其對(duì)噪聲的抑制能力并沒有平均值濾波好，主要就是因?yàn)槠骄禐V波需要處理的噪聲信息方差比中值濾波小，減少了很多復(fù)雜的運(yùn)算；另外，中值濾波技術(shù)對(duì)脈沖信號(hào)的處理相對(duì)比較高效，能夠處理相距比較遠(yuǎn)的窄脈沖，這也就說明中值濾波濾除噪聲的性能整體上比較好。

2.2 對(duì)某些信號(hào)的不變形

對(duì)于某些特定的信號(hào)，通過中值濾波技術(shù)能夠?qū)@些特殊信號(hào)進(jìn)行針對(duì)性的識(shí)別，而且經(jīng)過一系列的信號(hào)轉(zhuǎn)變之后這些信號(hào)的波值不會(huì)發(fā)生任何變化，這正是中值濾波技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。二維中值濾波中的不變形相對(duì)于其他空間信息更復(fù)雜，而且信號(hào)識(shí)別起來更加困難，但是中值濾波技術(shù)可以很好的將這些信號(hào)輸送出來，并且不對(duì)這些信號(hào)產(chǎn)生任何不良的影響。正因?yàn)橹兄禐V波技術(shù)不僅能夠?yàn)V除掉信號(hào)中的一些噪聲，而且還能夠保證圖像的清晰度不變，使得中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用更加普遍。

2.3 中值濾波的頻譜特性

由于中值濾波屬于非線性運(yùn)算，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和轉(zhuǎn)換的時(shí)候能夠?qū)?yīng)輸入輸出波值一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，但是線性運(yùn)算卻不能夠做到這一點(diǎn)，這就使得現(xiàn)代化的中值濾波技術(shù)比傳統(tǒng)的濾波技術(shù)更加先進(jìn)，而且應(yīng)用效果更好。經(jīng)過大量的試驗(yàn)可以知道，中值濾波器的頻譜響應(yīng)跟輸入信號(hào)之間的頻譜響應(yīng)度非常高，而且其對(duì)信號(hào)進(jìn)行輸入輸出的時(shí)候?qū)π盘?hào)的波長(zhǎng)的影響也比較小。雖然中值濾波技術(shù)輸送出來的曲線不是在一條直線上，但是信號(hào)震動(dòng)的幅度卻比較小，完全可以認(rèn)為信號(hào)沒有發(fā)生太大的變化，這就說明了中值濾波技術(shù)的頻譜特性比較好，即使經(jīng)過再復(fù)雜的信號(hào)轉(zhuǎn)變過程，信號(hào)的頻譜也會(huì)保持基本不變的趨勢(shì)。

3 中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用

3.1 基于偏微分方程的圖像處理

偏微分方程是近幾年來比較常用的一種圖像處理技術(shù)，通過對(duì)這個(gè)偏微分方程的使用不僅可以對(duì)圖形的原型進(jìn)行修復(fù)，而且還可以有效地提高圖像的清晰度。但是在對(duì)偏微分方程進(jìn)行使用的過程中也會(huì)應(yīng)用到中值濾波技術(shù)，中值濾波技術(shù)與偏微分方程運(yùn)算相結(jié)合能夠達(dá)到很好的效果，能夠在很大程度上提高圖像處理效率。根據(jù)相關(guān)理論知識(shí)可以知道，中值濾波技術(shù)能夠有效地解決線性非均勻擴(kuò)散方程中的問題，而且還可以解決圖像邊緣去噪問題，正是由于中值濾波自身具有的獨(dú)特特性，才使得基于偏微分方程的圖像處理效果更好。與此同時(shí)，中值濾波技術(shù)在偏微分方程中的應(yīng)用還有變分法和圖像變換法，這兩種方法中涵蓋了中值濾波技術(shù)的主要要點(diǎn)。由此可見，基于偏微分方程的圖像處理在很大程度上降低了圖像的不規(guī)則性，而且也在整體上使得圖像的某些特征達(dá)到最優(yōu)化的狀態(tài)。

3.2 基于閾值的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

在對(duì)圖像進(jìn)行處理的過程中，濾除圖像中的噪聲并且保持圖像的清晰度是圖像處理的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容?，F(xiàn)實(shí)中，由于照相機(jī)的亮度和光線沒有得到很好的控制，會(huì)導(dǎo)致圖像中存在很多噪聲，這些噪聲的存在自然會(huì)在很大程度上影響圖像的整體質(zhì)量。因此，必須根據(jù)相關(guān)先進(jìn)技術(shù)對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行處理，并且提高圖像展現(xiàn)的清晰度。為了解決這一難題，相關(guān)專家采用非線性濾波技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理，并且發(fā)現(xiàn)中值濾波技術(shù)能夠達(dá)到的效率最好，而且中值濾波技術(shù)還能夠?qū)D像中的閾值部分進(jìn)行處理，能夠保證圖像中每一個(gè)小細(xì)節(jié)都得到很好的處理，這也正是中值濾波技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在?；诖耍藗冄芯砍隽嘶陂撝档膱D像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術(shù)，通過這項(xiàng)技術(shù)可以對(duì)圖像中的每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行處理，保證了圖像的質(zhì)量，這種技術(shù)相對(duì)于其他圖像處理技術(shù)而言有著非常大的優(yōu)勢(shì)，能夠快速地達(dá)到去噪聲的目的。

3.3 基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

今年來，圖像細(xì)節(jié)保護(hù)的中值濾波器的研究成為了熱門的研究方向，在對(duì)其進(jìn)行研究的過程中出現(xiàn)了給予中值濾波的改進(jìn)型算法，即SBM算法，通過SBM算法可以使得圖像處理的效果變得更好，而且還能夠針對(duì)每一個(gè)圖像細(xì)節(jié)問題進(jìn)行逐一處理。與此同時(shí)，基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。這種技術(shù)的工作流程主要就是對(duì)有噪聲的圖像進(jìn)行識(shí)別，通過中值濾波技術(shù)對(duì)噪聲進(jìn)行檢測(cè)，先對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行濾除，然后恢復(fù)圖像的清晰度，對(duì)圖像每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行算法技術(shù)處理，從而能夠?qū)D像進(jìn)行全方向的噪聲濾除。

3.4 改進(jìn)的基于中值濾波的反擴(kuò)散

眾所周知，去噪是圖像處理中的一個(gè)基本問題，如果不能夠?qū)D像中的噪聲進(jìn)行高效的處理，那么就會(huì)對(duì)圖像造成不同程度的污染。為了能夠減小噪聲處理過程對(duì)圖像質(zhì)量的影響，相關(guān)技術(shù)人員對(duì)中值濾波中的反擴(kuò)散技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，先通過反擴(kuò)散對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行排除，然后再采用中值濾波技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行清晰度提升，最終保證圖像的視覺效果比較好，達(dá)到人們審美的要求。另外，通過反擴(kuò)散還可以對(duì)圖像中殘留的椒鹽噪聲進(jìn)行高度清除，從而實(shí)現(xiàn)快速處理圖像的目的。由此可見，中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用相對(duì)是比較多的，但是要實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲的深度處理還需要對(duì)中值濾波技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

4 結(jié)語

綜上所述，中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用非常廣泛，而且中值濾波技術(shù)對(duì)于圖像處理而言也至關(guān)重要，需要對(duì)中值濾波技術(shù)進(jìn)行深層次的改進(jìn)，更好地采用中值濾波來濾除圖像中的噪聲，提高圖像的清晰度和整體質(zhì)量。

[1]趙金.基于粗糙集理論和自適應(yīng)的圖像中值濾波改進(jìn)算法[D].河北師范大學(xué)，2010.

[2]朱志恩.中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用研究[D].東北大學(xué)，2008.

[3]陳大力.數(shù)字圖像處理中去噪算法的研究[D].東北大學(xué)，2008.