圖像處理中中值濾波的應用探討

◆孫延波

（中國人民武裝警察部隊警官學院 四川 610213）

圖像處理中中值濾波的應用探討

◆孫延波

（中國人民武裝警察部隊警官學院 四川 610213）

中值濾波是目前圖像處理中比較常用的一種非線性信號處理技術，通過中值濾波技術不僅能夠對噪聲進行減弱或消除，而且還能夠完好無損地保留圖像中的每一個細節(jié)。正是由于中值濾波技術可以將信號和噪音分別處理，才使得其在圖像處理中應用的范圍更廣，跟之前采用的傳統(tǒng)的濾波技術相比，中值濾波技術存在很大的優(yōu)勢和特點。本文就中值濾波技術進行闡述，并且對其在圖像處理中的應用情況進行詳細地探討。

中值濾波；圖像處理；噪聲信號；非線性濾波

0 引言

噪聲信號的濾波是圖像處理的一個重要環(huán)節(jié)，之前對噪聲進行濾波的過程主要就是采用線性濾波器，但是線性濾波器的使用性能和工作效率不是很強。隨著科學技術的發(fā)展，現(xiàn)代的中值濾波技術得以創(chuàng)立，非線性數(shù)字信號處理方法在圖像處理中的應用越來越多，而且也顯得越來越重要。目前，人們對噪聲信號的恢復主要就是通過使用非線性濾波器來實現(xiàn)的，而且這種非線性濾波器在很多行業(yè)中的應用都比較廣，人們越來越重視對中值濾波技術的開發(fā)。

1 中值濾波技術

中值濾波技術早在上個世紀七十年代就被提出來，當時科學家們主要就是利用中值濾波技術對離散信號進行處理，通過采用中值濾波技術可以減小信號處理過程中存在的數(shù)據(jù)誤差，能夠對噪聲和信號進行針對性的高效識別。中值濾波技術主要基于排序理論，是能夠有效抑制噪聲的非線性信號處理技術。中值濾波的主要理念就是把圖像數(shù)字中的某一個點值用其領域內(nèi)的其他點值來替代。由此可見，中值濾波技術的技術要點還是比較復雜的，不僅運用到了數(shù)學知識，而且還結合了現(xiàn)代化的計算機技術。隨著科學技術的不斷進步，目前的中值濾波技術已經(jīng)相當成熟，可以很廣泛地應用于各種信號處理中。

2 中值濾波的主要特性

2.1 濾除噪聲的性能

中值濾波是非線性運算，因此采用中值濾波對噪聲進行濾除的時候內(nèi)部流程相對是比較復雜的。通過調查可以發(fā)現(xiàn)，如果輸入噪聲的密度越大，那么中值濾波輸出的信號中含有的噪聲信號就越小，這也正說明了中值濾波技術對噪聲濾除的效率是比較高的，可以很自然地將噪聲信號和有效信號區(qū)分開來，從而獲得想要的信號。與此同時，中值濾波雖然可以對一些隨機噪聲進行抑制，但是其對噪聲的抑制能力并沒有平均值濾波好，主要就是因為平均值濾波需要處理的噪聲信息方差比中值濾波小，減少了很多復雜的運算；另外，中值濾波技術對脈沖信號的處理相對比較高效，能夠處理相距比較遠的窄脈沖，這也就說明中值濾波濾除噪聲的性能整體上比較好。

2.2 對某些信號的不變形

對于某些特定的信號，通過中值濾波技術能夠對這些特殊信號進行針對性的識別，而且經(jīng)過一系列的信號轉變之后這些信號的波值不會發(fā)生任何變化，這正是中值濾波技術的優(yōu)勢所在。二維中值濾波中的不變形相對于其他空間信息更復雜，而且信號識別起來更加困難，但是中值濾波技術可以很好的將這些信號輸送出來，并且不對這些信號產(chǎn)生任何不良的影響。正因為中值濾波技術不僅能夠濾除掉信號中的一些噪聲，而且還能夠保證圖像的清晰度不變，使得中值濾波技術在圖像處理中的應用更加普遍。

2.3 中值濾波的頻譜特性

由于中值濾波屬于非線性運算，在對信號進行識別和轉換的時候能夠對應輸入輸出波值一一對應的關系，但是線性運算卻不能夠做到這一點，這就使得現(xiàn)代化的中值濾波技術比傳統(tǒng)的濾波技術更加先進，而且應用效果更好。經(jīng)過大量的試驗可以知道，中值濾波器的頻譜響應跟輸入信號之間的頻譜響應度非常高，而且其對信號進行輸入輸出的時候對信號的波長的影響也比較小。雖然中值濾波技術輸送出來的曲線不是在一條直線上，但是信號震動的幅度卻比較小，完全可以認為信號沒有發(fā)生太大的變化，這就說明了中值濾波技術的頻譜特性比較好，即使經(jīng)過再復雜的信號轉變過程，信號的頻譜也會保持基本不變的趨勢。

3 中值濾波在圖像處理中的應用

3.1 基于偏微分方程的圖像處理

偏微分方程是近幾年來比較常用的一種圖像處理技術，通過對這個偏微分方程的使用不僅可以對圖形的原型進行修復，而且還可以有效地提高圖像的清晰度。但是在對偏微分方程進行使用的過程中也會應用到中值濾波技術，中值濾波技術與偏微分方程運算相結合能夠達到很好的效果，能夠在很大程度上提高圖像處理效率。根據(jù)相關理論知識可以知道，中值濾波技術能夠有效地解決線性非均勻擴散方程中的問題，而且還可以解決圖像邊緣去噪問題，正是由于中值濾波自身具有的獨特特性，才使得基于偏微分方程的圖像處理效果更好。與此同時，中值濾波技術在偏微分方程中的應用還有變分法和圖像變換法，這兩種方法中涵蓋了中值濾波技術的主要要點。由此可見，基于偏微分方程的圖像處理在很大程度上降低了圖像的不規(guī)則性，而且也在整體上使得圖像的某些特征達到最優(yōu)化的狀態(tài)。

3.2 基于閾值的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

在對圖像進行處理的過程中，濾除圖像中的噪聲并且保持圖像的清晰度是圖像處理的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容。現(xiàn)實中，由于照相機的亮度和光線沒有得到很好的控制，會導致圖像中存在很多噪聲，這些噪聲的存在自然會在很大程度上影響圖像的整體質量。因此，必須根據(jù)相關先進技術對圖像中的噪聲進行處理，并且提高圖像展現(xiàn)的清晰度。為了解決這一難題，相關專家采用非線性濾波技術對其進行處理，并且發(fā)現(xiàn)中值濾波技術能夠達到的效率最好，而且中值濾波技術還能夠對圖像中的閾值部分進行處理，能夠保證圖像中每一個小細節(jié)都得到很好的處理，這也正是中值濾波技術的優(yōu)勢所在。基于此，人們研究出了基于閾值的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術，通過這項技術可以對圖像中的每一個細節(jié)進行處理，保證了圖像的質量，這種技術相對于其他圖像處理技術而言有著非常大的優(yōu)勢，能夠快速地達到去噪聲的目的。

3.3 基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

今年來，圖像細節(jié)保護的中值濾波器的研究成為了熱門的研究方向，在對其進行研究的過程中出現(xiàn)了給予中值濾波的改進型算法，即SBM算法，通過SBM算法可以使得圖像處理的效果變得更好，而且還能夠針對每一個圖像細節(jié)問題進行逐一處理。與此同時，基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術應運而生。這種技術的工作流程主要就是對有噪聲的圖像進行識別，通過中值濾波技術對噪聲進行檢測，先對噪聲信號進行濾除，然后恢復圖像的清晰度，對圖像每一個細節(jié)進行算法技術處理，從而能夠對圖像進行全方向的噪聲濾除。

3.4 改進的基于中值濾波的反擴散

眾所周知，去噪是圖像處理中的一個基本問題，如果不能夠對圖像中的噪聲進行高效的處理，那么就會對圖像造成不同程度的污染。為了能夠減小噪聲處理過程對圖像質量的影響，相關技術人員對中值濾波中的反擴散技術進行了改進，先通過反擴散對噪聲信號進行排除，然后再采用中值濾波技術對圖像進行清晰度提升，最終保證圖像的視覺效果比較好，達到人們審美的要求。另外，通過反擴散還可以對圖像中殘留的椒鹽噪聲進行高度清除，從而實現(xiàn)快速處理圖像的目的。由此可見，中值濾波技術在圖像處理中的應用相對是比較多的，但是要實現(xiàn)對噪聲的深度處理還需要對中值濾波技術進行改進。

4 結語

綜上所述，中值濾波技術在圖像處理中的應用非常廣泛，而且中值濾波技術對于圖像處理而言也至關重要，需要對中值濾波技術進行深層次的改進，更好地采用中值濾波來濾除圖像中的噪聲，提高圖像的清晰度和整體質量。

[1]趙金.基于粗糙集理論和自適應的圖像中值濾波改進算法[D].河北師范大學，2010.

[2]朱志恩.中值濾波技術在圖像處理中的應用研究[D].東北大學，2008.

[3]陳大力.數(shù)字圖像處理中去噪算法的研究[D].東北大學，2008.