數(shù)字圖像高密度脈沖噪聲的非對(duì)稱修正中值濾波算法研究

李 勇，陳 琳，崔道江

（新疆輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與軟件分院，新疆 烏魯木齊830021）

數(shù)字圖像高密度脈沖噪聲的非對(duì)稱修正中值濾波算法研究

李 勇，陳 琳，崔道江

（新疆輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與軟件分院，新疆 烏魯木齊830021）

針對(duì)數(shù)字圖像高密度脈沖噪聲下常規(guī)中值濾波方法存在的不足，從濾波算法入手，通過(guò)設(shè)置對(duì)噪聲點(diǎn)的檢測(cè)判定和對(duì)其鄰域取樣范圍的優(yōu)化選擇的方法來(lái)加以完善。經(jīng)過(guò)濾波窗口對(duì)圖像的遍歷，檢測(cè)并非對(duì)稱地修正噪聲點(diǎn)，計(jì)算得出取樣值鄰域中噪聲點(diǎn)以外像素值的中值取而代之，重復(fù)直至無(wú)噪聲點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，此非對(duì)稱修正中值濾波算法濾除此類噪聲性能佳，圖像細(xì)節(jié)保護(hù)良好。

數(shù)字圖像處理；中值濾波；高密度脈沖噪聲；非對(duì)稱修正中值濾波

數(shù)字圖像在傳輸、存儲(chǔ)及成像處理的過(guò)程中難免會(huì)混入不同種類的噪聲，而這些噪聲中通常以數(shù)字通信系統(tǒng)因內(nèi)部自身局限引起的脈沖噪聲較為常見(jiàn)。它在圖像中表現(xiàn)為與鄰近像素點(diǎn)較大差異的亮點(diǎn)和暗點(diǎn)，也被稱作椒鹽噪聲，而中值濾波是對(duì)此類噪聲較為有效的抑制方式。數(shù)字圖像常規(guī)中值濾波（MF）的處理對(duì)象面向包括真實(shí)像素點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的所有圖像像素點(diǎn)，因此可能存在對(duì)圖像真實(shí)細(xì)節(jié)的混淆，而且隨著脈沖噪聲密度的增加，當(dāng)濾波窗口中噪聲點(diǎn)數(shù)量大于或等于圖像像素點(diǎn)數(shù)量的1/2時(shí)，MF效果會(huì)大幅度降低，影響了呈像質(zhì)量。出于對(duì)MF的完善，中值濾波算法的改良算法繼相產(chǎn)生，例如：開(kāi)關(guān)中值濾波、矢量中值濾波、自適應(yīng)中值濾波等。這些改進(jìn)算法加入了對(duì)數(shù)字圖像中有效像素點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的判定過(guò)程，將濾波處理的對(duì)象緊緊鎖定于噪聲點(diǎn)，減少對(duì)圖像原始細(xì)節(jié)的修改，另外，也較多圍繞濾波窗口做文章，適時(shí)改變窗口的形狀和尺寸，雖兼顧了濾波和圖像編輯的保護(hù)，但也影響了運(yùn)算效率不利于實(shí)時(shí)處理。對(duì)于受高密度脈沖噪聲污染的圖像，常利用中值濾波多次反復(fù)處理后則會(huì)出現(xiàn)原始圖像模糊的狀況。如何既做到能整體過(guò)濾圖像的高密度脈沖噪聲又能保證它局部點(diǎn)線不受損是解決此類去噪問(wèn)題的關(guān)鍵。非對(duì)稱修正中值濾波（UTMF）思想是相對(duì)于對(duì)稱修正濾波提出的。例如，阿爾法修正中值濾波（ATMF）的修正是面向?yàn)V波窗口內(nèi)所有像素值的，其中也包括未損壞的像素值，且是兩端對(duì)稱的，這很容易損失圖像的細(xì)節(jié)。而非對(duì)稱修正中值濾波面向噪聲點(diǎn)（0或255像素值），且非對(duì)稱取中值修正噪聲點(diǎn)，即除噪聲點(diǎn)鄰域的非噪聲點(diǎn)鄰域的非噪聲點(diǎn)像素值取中值而不是對(duì)所有像素點(diǎn)取中值。

1 算法描述

文中采取UTMF算法，它將檢測(cè)噪聲作為初始任務(wù)，在分析脈沖噪聲的像素值后，一般情況下我們可以判斷脈沖噪聲的像素值非0即255。為進(jìn)一步提高效率和準(zhǔn)確性，特別在高密度脈沖噪聲下，采取濾波窗口內(nèi)的非對(duì)稱修正，針對(duì)噪聲點(diǎn)（即窗口中心取樣點(diǎn)為噪聲點(diǎn)），計(jì)算得出取樣點(diǎn)鄰域中噪聲以外像素值的中值來(lái)替換取樣值。

表1 UTMF基本算法偽代碼

表2 濾波子函數(shù)pixelmedianfilter偽代碼

表 1 和表2 中 ，pixelset=adjpixel（E，i，j，D） 是圖像取樣像素值E（i，j）在D鄰域內(nèi)的像素矩陣的行向量，pval泛指 E（i，j）的鄰域像素值，比較極端的情況下，pval全為0或255，則直接按UTMF算法原則計(jì)算中值。

2 仿真結(jié)果

仿真在C語(yǔ)言環(huán)境中實(shí)現(xiàn)，選取系統(tǒng)內(nèi)lena圖像，加入脈沖噪聲，按照算法先檢測(cè)脈沖噪聲，鎖定噪聲像素為工作對(duì)象，使用pixelmedianfiler函數(shù)計(jì)算數(shù)字圖像的取樣噪聲點(diǎn)像素鄰域的中值，其中鄰域的范圍是噪聲點(diǎn)以外的像素值，最終應(yīng)用中值代替取樣噪聲點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)比較圖見(jiàn)圖1，在表1中陳列了不同脈沖噪聲密度下，峰值信噪比SNR和公式（1）所示的數(shù)字圖像均方誤差MSE及公式（2）所示信噪比PSNR的對(duì)于MF和UTMF的比較值。

圖1 MF算法和UTMF算法對(duì)脈沖噪聲去噪的比對(duì)

通過(guò)表3分析比對(duì)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果，我們可以判斷，MF算法在處理從15％、25％到55％和75％的噪聲密度時(shí)，均會(huì)存留下沒(méi)有處理干凈的噪聲點(diǎn)，并且隨著脈沖噪聲密度的遞增，遺留下的噪聲點(diǎn)也越多，也意味著它的去噪效果急劇下降，如果再進(jìn)行重復(fù)多次濾波會(huì)使原圖像加劇損壞而變得模糊。圖像均方誤差MSE的值隨著噪聲密度的正向遞增，在常規(guī)算法MF下出現(xiàn)了急劇增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，而非對(duì)稱修正算法UTMF下變化則較為溫和。在SNR與PSNR的數(shù)據(jù)中UTMF的減小幅度趨勢(shì)也較MF平緩?？傮w上，通過(guò)直觀的仿真圖和具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析得出UTMF算法在理論上對(duì)數(shù)字圖像的脈沖噪聲的抑制能力和對(duì)圖像原始像素的保護(hù)方面都存在顯著優(yōu)勢(shì)。

表3 MF算法和UTMF算法的比較

3 結(jié)束語(yǔ)

UTMF表現(xiàn)出不僅對(duì)不同密度的脈沖噪聲均能實(shí)現(xiàn)相對(duì)理想的濾波效果，而且隨圖像噪聲密度的增大，依然能保持穩(wěn)定的去噪特性，特別在保留原始圖像細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)不俗，這也在與MF在實(shí)驗(yàn)參數(shù)MSE、PSNR和SNR的比較中充分得以證明，體現(xiàn)了UTMF在數(shù)字圖像高密度脈沖噪聲環(huán)境下優(yōu)越的去噪性能。

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The research on digital image UTMF of high-density impulse noise

LI Yong，CHEN Lin，CUI Dao-jiang
（Information and Software Branch Institute of Xinjiang Industry Technical College， Urumqi 830021，China）

Aiming at the shortcomings of conventional median filtering method in high density impulse noise of digital image，this paper improves the filtering algorithm by setting the detection and determination of noise point and the optimal selection of its neighborhood sampling range.Through the filter window traversal on the image，the detection is not symmetrical to correct the noise point.The median of the pixel values outside the noise point in the neighborhood of the sample value is calculated and replaced by repeating until there is no noise point.The simulation results show that the proposed algorithm can filter out such noise better and the image details are well protected.

digital image processing； median filtering； high density impulse noise； asymmetric modified median filtering

TN911.4

：A

：1674－6236（2017）15-0051-03

2016-09-26稿件編號(hào)：201609235

李 勇（1982—），男，甘肅寧縣人，碩士，高級(jí)技師，講師。研究方向：通信、網(wǎng)絡(luò)工程。