基于開關(guān)中值濾波的圖象細節(jié)保護濾波器的研究.pdf

1、數(shù)字圖象在其形成、傳輸和記錄過程中,由于成象系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備的不完善往往使得獲取的圖象受到多種噪聲的污染.因此在模式識別、計算機視覺、圖象分析和視頻編碼等領(lǐng)域,噪聲圖象的前期處理極其重要,其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)工作的質(zhì)量和結(jié)果.非線性濾波較傳統(tǒng)的線性濾波在濾除噪聲的同時,能最大限度地保持圖象信號的高頻細節(jié),使圖象清晰、逼真,從而得到了廣泛研究和應(yīng)用.常用的中值濾波是非線性濾波的代表.雖然典型的中值濾波能夠減少圖象中的脈

2、沖噪聲,但是它在濾除噪聲的同時會使圖象中重要的細節(jié)信息受損.基于這種情況,相繼提出了許多的改進的中值濾波算法.該文在開關(guān)中值濾波的基礎(chǔ)上,提出了三種新的非線性濾波算法,它們是:基于閾值分解的多級中值濾波方法及改進的基于閾值分解的多級中值濾波方法;帶預(yù)分割的二值化開關(guān)中值濾波方法;基于排序閾值的開關(guān)中值濾波方法.論文主要采用排序統(tǒng)計學和圖象分割等知識內(nèi)容,在開關(guān)中值濾波方法的框架下,將圖象通過預(yù)處理的手段,分為不同的區(qū)域,針對不同區(qū)域的圖

3、象特性,選擇性地應(yīng)用中值濾波濾除脈沖噪聲,對細節(jié)和邊緣盡量不予處理以達到保護的目的.首先基于閾值分解的多級中值濾波方法針對幅值很大的脈沖噪聲模型,采取閾值法將圖象分解出噪聲為主的二值化圖象然后對其進行開關(guān)中值濾波處理;進一步帶預(yù)分割的二值化開關(guān)中值濾波方法對于分布更復(fù)雜一些的脈沖噪聲模型采取先將圖象分割為部分灰度圖象,再對各個圖象進行基于閾值分解的多級中值濾波方法進行處理;最后對于提出的基于排序閾值的開關(guān)中值濾波方法更進一步滿足了較普遍