一種窗口自適應的去椒鹽噪聲濾波算法

摘 要： 為了有效地去除圖像中的椒鹽噪聲，提出一種窗口自適應的濾波算法。算法先采用3×3窗口進行噪聲檢測，如果中心點為噪聲點，則統計窗口內為非噪聲點的數量。當非噪聲點的數量大于2時，采用中值均值濾波算法；當非噪聲點的數量小于等于2時，將窗口尺寸擴大至5×5，采用中值均值濾波算法。如果中心點為信號點，則保持原值不變直接輸出。仿真實驗結果證明，這種算法對不同程度椒鹽噪聲污染的圖像具有較強的去噪能力，同時較好地保持了圖像的細節。

關鍵詞： 椒鹽噪聲； 窗口自適應； 中值均值； 峰值信噪比

中圖分類號： TN911.7?34； TP 391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）07?0089?03

0 引 言

椒鹽噪聲是圖像在成像、信道傳輸、解碼等處理過程中產生的黑白相間的亮點或暗點噪聲，也稱為雙極脈沖噪聲[1]，嚴重地影響了圖像質量，對圖像的邊緣提取、圖像分割及識別等后續處理也會產生較大的影響。非線性濾波算法是一類有效地去除椒鹽噪聲的濾波算法，其中標準中值濾波（SMF）算法是一種典型的非線性濾波方法，能夠對椒鹽噪聲起到良好的平滑效果，同時還對圖像中的一些細節起到保護作用，得到較為廣泛的應用。然而，SMF算法對圖像中所有像素點采取統一的處理方式，對噪聲點起到平滑作用的同時，也改變了非噪聲點的原像素值，使邊緣和細節信息弱化或丟失，圖像變得模糊[2]。當圖像噪聲密度達到50%以上時，濾波算法便會失效，濾波性能急劇下降。

針對標準中值……