吴玉莲等 ：基于中值的图像椒盐噪声的非迭代滤除
基于中值的图像椒盐噪声的非迭代滤除
吴 玉 莲 ，王 鹏。，冯 象初。
（１．西安医学 院 公共课部 陕西 西安 ７１００２１；２．中国一航计算 所 陕 西 西安 ７１００６８；
３．西安 电子科技 大学 理 学院 陕西 西 安 ７１００７１）
摘 要：去除椒盐 脉冲噪声是 图像处理 中的一个重 要 问题 。标准的 中值 滤 波 能消除 大部 分椒 盐噪 声，但 是却 毁坏 了图
像 中的部分细 节，基于最大最 小值的波峰 波谷 滤波虽 在一 定程度上 对这个 问题 有所 改善 ，但 效果 却 不是 很好 。改进方 法 与
基于最大 最小值 的波峰 波谷 滤波方法 的区别是在如何探 索噪 声点上 又考 虑 了中心 象素与 其 邻域 象素的 相似性 。实验 结果
证 明 了新 方 法 在 图像 的峰 值 信 噪 比 和 噪 声 对原 图像 的 毁 坏 程 度 两方 面 的 优 越 性 。
关键词 ：椒 盐噪 声；中值 滤波；阚值 ；图像去噪
中图分类号 ：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码 ：Ｂ 文章编号 ：１００４—３７３Ｘ（２。０８）Ｏ９—１６６一Ｏ３
Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ Ｎｏｎ——ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｒｅｍｏｖａｌ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｍ ｅｄｉａｎ Ｆｉｌｔｅｒ
ｆｏｒ Ｓａｌｔ——Ｐｅｐｐｅｒ Ｎｏｉｓｅ ｆｒｏｍ Ｉｍａｇｅｓ
Ｗ Ｕ Ｙｕｌｉａｎ ，Ｗ ＡＮＧ Ｐｅｎｇ ，ＦＥＮＧ Ｘｉａｎｇｃｈｕ。
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｆｕｎｄｍ ｅｎｔ，Ｍ ｅｄｉｃａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉ ａｎ，７１００２１，Ｃｈｉｎａ；２．ＡＣＴＲＩ，ＡＶＩＣ１，Ｘｉ ａｎ，７１００６８，Ｃｈｉｎａ；
３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ａｎ，７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓａｌｔ—ｐｅｐｐｅｒ ｉｍｐｕｌｓｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｒｅｍｏｖａ１ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｎ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅ ｃｏｍｍｏｎ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒ
ｃａｎ ｇｅｔ ｏｆｆ ｍａｊｏｒｉｔｙ ｏｆ ｎｏｉｓｅ ａｎｄ ｔｈｕｓ ｄｅｓｔｒｏｙｓ ｆｉｎｅ ｄｅｔａｉｌｓ．Ｔｏ ｓｏｍｅ ｅｘｔｅｎｔ ａ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｅａｋ—ｖａｌｌｅｙ ｆｉｌｔｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｒｅ—
ｃｕｒｓｉｖｅ ｍｉｎｉｍｕｍ —ｍａｘｉｍｕｍ ｍｅｔｈｏｄ ａｄｄｒｅｓｓｅｄ ｔｈｉｓ ｄｒａｗｂａｃｋ，ｂｕｔ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉＳ ｎＯｔ ｅｎｏｕｇｈ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ．ｗｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒ ｔｈｅ ｓｉｍｉ—
ｌａｒｉｔｉｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｃｅｎｔｅｒ ｐｉｘｅｌ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｏｆ ｉｔｓ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｐｉｘｅｌｓ ｉｎ ｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ ｐｉｘｅｌｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ
ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｂｏｔｈ ＰＳＮＲ ａｎｄ ｄｅｓｔｒｏｙｎｅｓｓ ｏｆ ｎｏｉｓｅ ｔｏ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｉｍａｇｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓａｌｔ—ｐｅｐｐｅｒ ｎｏｉｓｅ；ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ｉｍａｇｅ—ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ
１ 引 言
滤去 图像 中 的噪声 同 时 保持 其 中的 细 节 是 图像 处理
中 的一 个 重要 内 容 。现 实 中 由 于 照 相 机 的 性 能 和 光 线 强
弱的变 化 ，噪声 在 图像 中不可 避免 。去除 噪声 的方 法大 致
分 为两 类 ：线性 方法和 非线 性方法 。线 性 滤波 和含 噪 图像
的卷积能有效地去除高 斯噪声 以及其他 呈均匀分 布 的噪
声 ，但 由于这种方法把边界处灰度变化较大位置 的点也当
作椒盐噪声处理 ，因此他对 这样的噪声效 果甚微 ，并且 还
经常 对图像 造成模 糊 。为 了克服 这 些 问题 ，采 用非 线性 滤
波 ，中值 滤波 进行处 理是 最常用 的一 种 方 法。 当考虑 一个
小邻域时，椒盐噪声能得到高效的抑 制。然 而中值滤波的
最大 缺点是 他作用 于整 幅图像 ，因此 损失 其 中的 大部 分细
节 。为此 找一种 既能有效 去除噪声 又能保 持细节 的方法
是许多人感兴趣 的问题 。
为了解决这个问题 ，大家已研究了不少基于 中值滤波
的改进方法如 ：权衡 中值滤 波 ］，最大最小值 的方法 ］，中
收 稿 日期 ：２００７一Ｏ９—２７
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心权衡 的 中值滤 波 ］，强有 力 的最 大最小值 的方法…，自
适应的消减均值滤波［５ ，正则 化的方法 等。为了防止改
变非噪声点的值 ，这些方法都涉及噪声点的识别问题 。基
于最 大最 小值的 波峰 波 谷方 法 是 一 种 非迭 代 的快 速 算
法 ，但他对噪声点 的毁坏 程度 （即恢复后 的 图像 与原图像
相 比灰 度值 不同点 的百 分 数 ）比较 高 ，造 成 了细节 的不 小
损失 。去 除脉冲 噪声 的高 效 方 法 对 噪 声 的探 索 比 较 有
效 ，但 对 噪声 的滤 除 却 使用 了简 单的 标 准 中 值方法 ，使 得
最终 的实 验结果 不是 很 好。本 文综 合 两者 的优点 ，提 出 了
一
种 既能 去 除 噪 声又 能 比 较好 的保 持细 节 的 有效 方法 。
他分 两步 达到去 噪 目的 ：第 一步 在 文献 ［７］的 基础 上 同时
考虑 了与 中心 点灰 度 最接 近的 几个 象 素点 的均 值 与一 个
客 观 的 阈值 做 比较 ，来 更 加 有 效 地 识 别 噪 声 点 ；第 二 步 采
用了文献［７］中的最大最 小值 的方法 。
２ 中值滤 波
中值滤波是基 于统计 学的一种 最常用 的非线性 滤波
方法 。我们 考虑 ５×５模 板 ，如 图 １所示 。
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