数字图像高密度脉冲噪声的中值滤波算法研究

图像在采集和传输过程中，往往会引入不同程度的噪声，这就为后面的边缘检测、图像分割和形状识别等带来很大的难度，所以图像去噪是图像处理中非常重要的一环。影啊图像质量的噪声中最常见的是高斯噪声和脉冲噪声，本文主要针对脉冲噪声提出新的滤波算法。中值滤波及其各种改进方法是常用的去除脉冲噪声的滤波方法，它对去除脉冲噪声具有较好的性能，去噪后在人眼敏感的平滑区域不存在或有较少的噪声，但是现存的中值滤波算法在图像的结构细节保护上较差，尤其是在高密度脉冲哑声污染下，复原引起的失真较严重本文针对高密度脉冲噪声提出两种改进型的中值滤波算法。一种滤波方法命名为 HSADMF是针对高密度椒盐噪声污染情况下的改进中值滤波法。ISADUF是基于序列图像的椒盐噪声去除的算法，利用椒盐噪声的正负脉冲特性，提出点对点的检测算法，把像素点分为信息点和可疑噪声点，仅对噪声点进行滤波处理，充分利用每幅图像的有用信息来恢复受污染的图像，取得了良好的恢复效。分灰度图像和彩色图像分析该滤波方法的特性及其滤波效果图。第二种滤波方法命名为SAD-WW是根据ADW滤波方法的思想，提出针对高密度随机值脉冲噪声的滤波处理方法，该旅波方法首先对图像效果影响较大的极限值噪声用 HSADMMF方法处理，在此基础上再对箱机脉冲噪声进行矢量中值滤波处理。两种滤波方法得到的峰值信噪比（PSNR）与其他经典的滤波方法相比最大，平均绝对误差OMAE最小，即其去噪效果最好，细节处理效果最佳。