自适应滤波器在图形降噪中的应用

"自适应滤波器在图形降噪中的应用" 自适应滤波器是一种非常重要的图像处理技术，广泛应用于图象预处理、抑制图象噪声、增强对比度、强化图象的边沿特征等领域。传统的线性滤波器能够较好地抑制图象中的加性噪声，但是会引起图象的钝化或模糊，特别是在图象受到乘性噪声或脉冲噪声的干扰时。 中值滤波器是一种非线性滤波器，能够较好地抑制离散的脉冲噪声，保持图象的边沿特征同时易于实现。然而，中值滤波器的滤窗大小是固定不变的，当窗中噪声像素数超过有用像素之半时，中值滤波效果将大大降低。 本文介绍的自适应中值滤波器将根据一定的设定条件改变滤窗的大小，能够处理噪声概率更大的脉冲噪声，同时在平滑非脉冲噪声图像时能够更好地保持图像细节。自适应中值滤波器的算法由两个部分组成，称为第一层(Level A) 和第二层(Level B)。 在 Level A 中，如果 A1> 0 并且 A2<0，转到 Level B，否则增加滤窗 Sxy 的尺寸。如果滤窗 Sxy≤Smax，则重复执行 Level A，否则把 Zxy 作为输出值。在 Level B 中，如果 B1>0 并且 B2<0，把 Zxy 作为输出值，否则把 Zmed 作为输出值。 自适应中值滤波器的实现技术主要包括两个部分：算法原理介绍和实现技术。在算法原理介绍中，我们定义了几个重要的变量，例如 Zmin、Zmax、Zmed 和 Zxy，然后介绍了 Level A 和 Level B 两个算法层次。在实现技术中，我们提供了程序主体代码，包括滤波滑窗 Sxy 的初始化、循环计算和输出结果的显示。 本文还讨论了 Sxy 大小的自适应控制问题，例如如果算法中窗内噪声的像素数超过有用像素之半，需要增加滤窗 Sxy 的尺寸，增加的方法是使 window + 2。自适应中值滤波器是一种非常有用的图像处理技术，可以广泛应用于图象预处理、图象降噪、图象增强等领域。