相似性噪声检测的边缘保护滤波算法.doc

摘要:为了改善受脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。该算法包括3个阶段,首先,利用像素点之间的相似性来检测图像中受噪声污染的像素点;然后,将滤波窗口分为8个主要方向来确定边缘方向;最后,针对噪声点进行边缘保护滤波。实验结果表明,在噪声污染度较小的情况下,该算法不仅能准确地检测出噪声点,而且更多地保护了噪声图像的边缘部分以及非噪声点,具有良好的滤波效果。关键词:相似性噪声检测;边缘保护滤波;脉冲噪声;图像降噪中图分类号:;:aedgepreservingfilterwithsimilaritynoisedetectionforimpulsenoisereductionliuxin*,gehongwei,xubingchun(schoolofiotengineering,jiangnanuniversity,wuxijiangsu214122,china)abstract:inordertoimprovethefilteringeffectofnoiseimage,,,andatlasttheseimpulsenoiseswererestoredusinganedge,butasloprotectthenoisefreepixelsandtheboundariesinthenoiseimagewhenthenoisedensityissmall.keywords:similaritynoisedetection;edgepreservingfilter;impulsenoise;imagedenoising0引言图像在生成、传输过程中容易产生脉冲噪声。产生脉冲噪声的原因包括传感器的局限性以及通信系统的故障和缺陷。如果图像中存在着大量噪声,将会导致图像失去大量特征信息,直接影响随后的图像边缘检测和图像恢复等处理。中值滤波(medianfilter,med)是一种非线性滤波方式,对于污染度较小的图片来说,中值滤波具有很好的效果,但是中值滤波也同时会导致图像细节和边缘丢失,使图像变得模糊。对于脉冲噪声图像的滤波处理,可以分为噪声检测和滤波两步。对于脉冲噪声的检测包括阈值检测法[1]、排序法噪声检测[2]、基于统计的噪声检测法[3]、按噪声点类型进行分类检测[4]、最大最小检测法[5-6]、二级噪声检测法[7],以及门限极值法[8-9]等。对于脉冲噪声的滤除,包括加权中值滤波[3,10]、边缘保护中值滤波[4]、自适应中值滤波[11]等。文献[1-4,10-11]通过噪声检测,判断出噪声点,并对噪声点进行滤波处理,具有良好的滤波效果。本文提出了一种将相似性噪声检测和边缘保护滤波