基于線性預測的圖像去噪

楊 明，陳玲玲

(吉林化工學院信息與控制工程學院，吉林吉林132022)

在圖像的采集、傳輸和記錄過程當中，經常會受到各種噪聲的干擾，不僅影響了圖像的視覺效果，而且對后續的圖像處理過程產生了重要的影響．根據圖像中的噪聲性質，采取適當的方法去除噪聲是圖像預處理過程中的重要一步．脈沖噪聲是眾多噪聲中最為常見的一種，中值濾波是最早提出的一種去除脈沖噪聲的有效方法［1］．不過，傳統的中值濾波對圖像的所有像素點均進行濾波，改變了圖像中未被噪聲污染的像素點［2］．近些年來，基于中值濾波的改進型算法不斷涌現，主要包括:開關中值濾波算法［3］、minmax 算法［4］和加權中值濾波算法［5］等．這些算法改善了中值濾波器的性能，但都存在自身的局限性．

目前，預測算法已經廣泛應用于語音增強、圖像編碼等領域中，它能夠利用已知信息預測出未知信息．針對傳統中值濾波的缺點，本文先對噪聲點進行檢測，對判斷為噪聲點的像素點進行基于線性預測法的去噪處理，而對非噪聲點不進行處理，保持原像素值不變．

1 噪聲點檢測

一般的灰度圖像中，大部分像素灰度遠離0和255，而大部分脈沖噪聲則集中在0和255附近［6-7］．因此，本文將圖像像素點分為可疑噪聲點和信號點，即脈沖噪聲的灰度范圍為［0，δ］∪［255－δ，255］，若圖像像素點的灰度值處在這個范圍，則為可疑噪聲點，否則為信號點．又因為圖像相鄰像素點之間存在著相關性，除了孤立的噪聲點之外……