自適應中值濾波算法在圖像處理中的應用

引言

常規(guī)中值濾波去除脈沖噪聲的性能受濾波窗口尺寸的影響較大，而且它在抑制圖像噪聲和保護細節(jié)兩方面存在一定的矛盾：濾波窗口越小，就可較好地保護圖像中某些細節(jié)，但濾除噪聲的能力會受到限制；反之，濾波窗口越大，就可加強噪聲抑制能力，但對細節(jié)的保護能力會減弱，有時會濾去圖像中的一些細線、尖銳邊角等重要細節(jié)，從而破壞圖像的幾何結構。這種矛盾在圖像中噪聲干擾較大時表現(xiàn)得尤為明顯。根據(jù)經(jīng)驗，在脈沖噪聲強度大于0.2時，常規(guī)中值濾波效果就不令人滿意。但是，由于常規(guī)中值濾波器所使用的濾波窗口大小是固定不變的，所以,在選擇窗口大小和保護細節(jié)兩方面只能做到二選一，這樣,矛盾就始終不能解決。因此，需要尋求其他的改進算法來解決這一矛盾。

1自適應中值濾波算法

自適應中值濾波器的濾波方式和常規(guī)的中值濾波器一樣,都使用一個矩形區(qū)域的窗口S"不同的是在濾波過程中，自適應濾波器會根據(jù)一定的設定條件改變（即增加）濾波窗的大小，同時當判斷濾波窗中心的像素是噪聲時，該值用中值代替,否則不改變其當前像素值，這樣用濾波器的輸出來替代像素（x,y）處（即目前濾波窗中心的坐標）的值。自適應中值濾波器可以處理噪聲概率更大的脈沖噪聲，同時能夠更好地保持圖像細節(jié)，這是常規(guī)中值濾波器做不到的。自適應中值濾波總體上可以分為三步：第一步是對圖像各區(qū)域進行噪聲檢測；第二步是根據(jù)各區(qū)域受噪聲污染的狀況確定濾波窗口的尺寸；第三步是對檢測出的噪聲點進行濾波。

自適應中值濾波算法由兩個部分組成，稱為第一層（Leve1A）和第二層（Leve1B）。

如果A1>0并且A2<0，則轉到Leve1B，否則增加濾波窗Sxy的尺寸。如果濾彼窗Sxy的大小達到Smax，則重復執(zhí)行Leve1A，否則把Zxy作為輸出值。

如果Bpo并且",貝恍z?作為輸出值，否則把zmed作為輸出值。

在上面的算法中，Zmm是在濾波窗內灰度的最小值；Zmax是在Sxy濾波窗內灰度的最大值；med是在S,y濾波窗內灰度的中值是坐標(X,y)處的灰度值；max指定Sy所允許的最大值。

引入自適應中值濾波算法主要有3個目的：一是去除脈沖噪聲；二是平滑其他非脈沖噪聲；三是減少諸如物體邊界細化或粗化等失真。自適應中值濾波的流程圖如圖1所示。

2Matlab仿真實驗結果

自適應中值濾波器的實驗結果與分析可根據(jù)Matlab編程實驗仿真來實現(xiàn)。對256X256X8b的灰度圖"cameraman.tif”加入不同密度的椒鹽噪聲圖進行自適應中值濾波的圖像可以明顯看出，濾波效果最好的是自適應中值濾波，其次是極值中值濾波。自適應中值濾波比它們能更好地去除脈沖噪聲，并能保留圖像細節(jié)和邊緣。為了能客觀地分析它們的優(yōu)劣性，我們在此采用以指標參數(shù)均方誤差MSE和峰值信噪比作為測評標準。表1所列為MSE和PSNR的結果數(shù)據(jù)，圖2所示為不同噪聲下兩種濾波算法的MSE值和PSNR值的曲線圖。

3結語

由表1所列的數(shù)據(jù)和圖2所示的曲線數(shù)值可以得出如下結論：

⑴在噪聲強度較小的情況下，傳統(tǒng)的中值濾波可以較好地在保持圖像細節(jié)的同時抑制脈沖噪聲；隨著椒鹽噪聲強度的增加，降噪的能力很快地下降了，圖像變得越來越模糊，大量的圖像細節(jié)丟失。

(2)自適應中值濾波器較傳統(tǒng)中值濾波器具有很大的優(yōu)越性，自適應中值濾波器無論對低噪聲還是高噪聲的濾除效果都非常好，能更有效地、更有針對性地抑制噪聲并保持住圖像的細節(jié)，表現(xiàn)出良好的濾波特性。

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