專利名稱：一種濾除圖像椒鹽噪聲的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種濾除圖像噪聲的方法，尤其涉及一種濾除圖像椒鹽噪聲的方法。
背景技術(shù)：
圖像成像過(guò)程中的短暫停留通常會(huì)引入椒鹽噪聲。噪聲的存在將嚴(yán)重干擾人類的視覺(jué)感知，并影響圖像的后續(xù)處理。因此在涉及圖像的應(yīng)用中，對(duì)椒鹽噪聲的處理是ー個(gè)重要的環(huán)節(jié)?，F(xiàn)在已有多種針對(duì)椒鹽噪聲的濾除算法，如標(biāo)準(zhǔn)中值濾波，自適應(yīng)中值濾波，開(kāi)關(guān)中值濾波，加權(quán)中值濾波，自適應(yīng)模糊轉(zhuǎn)換濾波，大范圍相關(guān)濾波，基于統(tǒng)計(jì)信息的濾波，等等。這些算法通過(guò)對(duì)含噪圖像中的像素采用某種策略計(jì)算輸出值，從而一定程度恢復(fù)被污染的像素點(diǎn)，使得噪聲得以抑制，濾波圖像更接近于原始圖像。通常在噪聲密度不太大時(shí)，這些算法都表現(xiàn)出較好的性能。隨著圖像中噪聲增多，上述傳統(tǒng)算法性能將普遍下降，結(jié)果圖像由于各種各樣的缺陷而不能令人滿意。導(dǎo)致傳統(tǒng)算法性能下降的原因有多方面，其中最關(guān)鍵的是在計(jì)算濾波輸出值的方式上。采用的策略不合理，將使得輸出值與濾波像素點(diǎn)的真實(shí)值有較大的偏差，從而不能很好地恢復(fù)圖像。雖然上述很多算法都作了種種改迸，但離這方面的要求仍然還有一定的差距，在遇到誤判的噪聲點(diǎn)時(shí)，又會(huì)較嚴(yán)重地破壞圖像的原始信息。此外，對(duì)污染像素的判斷準(zhǔn)則也是ー個(gè)重要的因素，判斷失誤必然會(huì)破壞圖像的原始信息。在對(duì)參與運(yùn)算的像素選取上，傳統(tǒng)技術(shù)通常采用較小的鄰域，如3X3鄰域，這在噪聲密度不大時(shí)是ー種理想的選擇，但一旦噪聲增多，小鄰域中的有用像素減少，以此計(jì)算輸出值將造成濾波性能急劇下降。為得到足夠信息改善濾波效果，一些技術(shù)采用了擴(kuò)展至大鄰域或者迭代處理的方式。通過(guò)擴(kuò)展濾波窗ロ即擴(kuò)展鄰域或者迭代處理可以改善濾波效果，但在擴(kuò)展的窗口下處理，將有更多的像素參與運(yùn)算，而如果采用迭代方式，則算法會(huì)反復(fù)執(zhí)行多適。這些都會(huì)導(dǎo)致算法計(jì)算量大大增加，需要更多的系統(tǒng)資源和更長(zhǎng)的處理時(shí)間，從而不能快速響應(yīng)用戶的需求。所以，上述傳統(tǒng)技術(shù)不能適應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合，如在泥石流監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，要求能夠?qū)崟r(shí)查看圖像和視頻，這樣的算法就不能滿足。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就在于為了解決上述問(wèn)題而提供一種濾除圖像椒鹽噪聲的方法，這種方法通過(guò)采用加權(quán)均值的計(jì)算方式，使輸出值盡可能地逼近中心像素的真實(shí)值，獲得良好的濾波圖像。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案本發(fā)明包括以下步驟 (I)判斷輸入圖像F的像素(a，b)是否為噪聲點(diǎn)以像素(a，b)為中心，取3X3鄰域，判斷像素(a，b)的輸入灰度值f(a，b)是否為鄰域極值，如果是，則判斷像素(a，b)是噪聲點(diǎn)并進(jìn)入步驟(2)，如果不是，則判斷像素(a，b)不是噪聲點(diǎn)并輸出f(a，b)到輸出灰度值g(a，b)，并轉(zhuǎn)入步驟(6)；(2)判斷所述鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于2，如果是，則將所述鄰域中所有非極值點(diǎn)作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則進(jìn)入步驟(3)；(3)判斷所述鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否為0，如果是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的四個(gè)像素作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的兩個(gè)像素與所述鄰域中的非極值點(diǎn)一起作為參與運(yùn)算像素； (4)對(duì)所有參與運(yùn)算像素(X，y)計(jì)算相應(yīng)權(quán)值；(5)計(jì)算像素(a，b)的輸出灰度值，將所得值置入g(a，b)；(6)結(jié)束像素(a，b)的濾波；(7)重復(fù)上述過(guò)程，直到完成輸入圖像F中所有像素的濾波。本發(fā)明取3X3鄰域?yàn)槌跏监徲?，并采取?dòng)態(tài)增加已濾波像素參與運(yùn)算的策略。在噪聲密度不大時(shí)，利用3X3初始鄰域的像素信息已足夠；而在噪聲增多時(shí)，初始鄰域中非極值點(diǎn)數(shù)減少，減少到一定程度，則可用信息已不夠，不能實(shí)現(xiàn)較好的濾波，這時(shí)動(dòng)態(tài)地增加先前已濾波的兩個(gè)像素參與運(yùn)算；當(dāng)初始鄰域中非極值點(diǎn)數(shù)減少到零時(shí)，則完全摒棄該鄰域像素，轉(zhuǎn)而選取先前已濾波的四個(gè)像素計(jì)算輸出值。由于增加的是先前已濾波的像素，這些像素值對(duì)將濾波的中心像素具有較大的參考價(jià)值，而由于圖像逐行逐列處理的特點(diǎn)，這樣的像素總是存在的，所以在保證濾波輸出可靠性的前提下，不會(huì)無(wú)限增加像素。這種自適應(yīng)選取像素的方案，在各種噪聲密度下，參與運(yùn)算像素的總量大體相當(dāng)，從而實(shí)現(xiàn)了算法的復(fù)雜度不變，處理時(shí)間不會(huì)延長(zhǎng)。作為優(yōu)選，所述步驟(3)中，所述四個(gè)像素包括兩個(gè)與所述像素(a，b)距離最近的像素，另外兩個(gè)像素選自四個(gè)與所述像素(a，b)距離次近的像素中相鄰的兩個(gè)像素。所述步驟(4)中，計(jì)算相應(yīng)權(quán)值采用以下公式Mix, y) = /uniy (x,ア),ア))=———-In(256 - ▽( ア))(式 I)式I中，(X，y)為參與運(yùn)算像素，w(x, y)為(x，y)的權(quán)值，V (みメ)為(x，y)與灰度均值之間的灰度差，d(x, y)為(X，y)與中心像素(a，b)之間的距離，fun為函數(shù)。所述步驟(5)中，計(jì)算像素(a，b)的輸出灰度值采用以下公式
^w{x,y)x/{x,y)b)= “ァ)￡° ▽-(式 n)
Zj ^y)
( T,ァ)en式II中，Q代表所有參與運(yùn)算像素(x,y)的集合,w(x,y)為(x,y)的權(quán)值，f(x,y)為(X, y)的灰度值。上述式I和式II的計(jì)算方案，利用了自然圖像的相關(guān)特性，以鄰域中非極值點(diǎn)的灰度均值作為度量標(biāo)準(zhǔn)，灰度均值能夠很大程度代表中心像素的真實(shí)值，將參與運(yùn)算像素與度量標(biāo)準(zhǔn)之間的灰度差作為自變量設(shè)置像素的權(quán)值，權(quán)值隨灰度差單調(diào)遞減變化?；叶炔钤叫?，說(shuō)明該像素越能代表中心像素真實(shí)值，于是權(quán)值越大，從而強(qiáng)化該像素對(duì)濾波輸出值的貢獻(xiàn)，反之，則權(quán)值小，以弱化其作用。通過(guò)各像素權(quán)值的設(shè)置，將使得輸出值盡可能地逼近中心像素的真實(shí)值，從而獲得良好的濾波圖像。在誤判噪聲點(diǎn)的情況下，由于利用了鄰域非極值點(diǎn)的灰度均值作為基準(zhǔn)，所以不可能很大程度 地破壞圖像的原始信息，達(dá)到了較好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)的目的。通過(guò)區(qū)分參與運(yùn)算像素與中心像素之間的距離，將該距離也作為ー個(gè)自變量影響權(quán)值的設(shè)置。距離越近，說(shuō)明該像素參考價(jià)值越大，于是權(quán)值也較大，從而較大地影響輸出值，否則權(quán)值較小以弱化其影響。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明綜合考慮參與運(yùn)算像素的灰度差與距離兩方面因素，通過(guò)設(shè)計(jì)合理的單調(diào)函數(shù)計(jì)算權(quán)值，再通過(guò)采用加權(quán)均值的計(jì)算方式計(jì)算得到中心像素的輸出值，使輸出值盡可能地逼近中心像素的真實(shí)值，獲得良好的濾波圖像。在誤判噪聲點(diǎn)的情況下，由于利用了鄰域非極值點(diǎn)的灰度均值作為基準(zhǔn)，所以不可能很大程度地破壞圖像的原始信息，達(dá)到了較好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)的目的。另外，本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)増加已濾波像素參與運(yùn)算的策略，形成自適應(yīng)選取參與運(yùn)算像素，在各種噪聲密度下，參與運(yùn)算像素的總量大體相當(dāng)，從而實(shí)現(xiàn)了算法的復(fù)雜度不變，處理時(shí)間不會(huì)延長(zhǎng)，能夠滿足對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合，如應(yīng)用于泥石流監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中。


圖I是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明所述中心像素及其初始鄰域的平面示意圖；圖3是本發(fā)明所述中心像素及其擴(kuò)展鄰域的平面示意圖之ー；圖4是本發(fā)明所述中心像素及其擴(kuò)展鄰域的平面示意圖之ニ。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)ー步具體描述如圖I所示，本發(fā)明包括以下步驟(I)判斷輸入圖像F的像素(a，b)是否為噪聲點(diǎn)如圖2所示，以像素(a，b)為中心，取3X3鄰域，判斷像素(a，b)的輸入灰度值f(a，b)是否為鄰域極值，如果是，則判斷像素(a，b)是噪聲點(diǎn)并進(jìn)入步驟(2)，如果不是，則判斷像素(a，b)不是噪聲點(diǎn)并輸出f(a，b)到輸出灰度值g(a，b)，并轉(zhuǎn)入步驟(6)。(2)判斷該鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于2，如果是，則將該鄰域中所有非極值點(diǎn)作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則進(jìn)入步驟(3)。(3)如圖3和圖4所示，判斷該鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否為0，如果是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的四個(gè)像素(圖4中黒色像素)作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的兩個(gè)像素(圖3中黒色像素)與該鄰域中的非極值點(diǎn)一起作為參與運(yùn)算像素；所述“增加(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的四個(gè)像素作為參與運(yùn)算像素”中的四個(gè)像素包括兩個(gè)與像素(a，b)距離最近的像素，另外兩個(gè)像素選自四個(gè)與像素(a，b)距離次近的像素中相鄰的兩個(gè)像素。(4)對(duì)所有參與運(yùn)算像素(X，y)計(jì)算相應(yīng)權(quán)值；計(jì)算相應(yīng)權(quán)值采用以下公式
權(quán)利要求
1.一種濾除圖像椒鹽噪聲的方法，其特征在于包括以下步驟 (1)判斷輸入圖像F的像素(a，b)是否為噪聲點(diǎn)以像素(a，b)為中心，取3X3鄰域，判斷像素(a，b)的輸入灰度值f(a，b)是否為鄰域極值，如果是，則判斷像素(a，b)是噪聲點(diǎn)并進(jìn)入步驟(2)，如果不是，則判斷像素(a，b)不是噪聲點(diǎn)并輸出f(a，b)到輸出灰度值g(a，b)，并轉(zhuǎn)入步驟(6)； (2)判斷所述鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于2，如果是，則將所述鄰域中所有非極值點(diǎn)作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則進(jìn)入步驟(3)； (3)判斷所述鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否為O，如果是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的四個(gè)像素作為參與運(yùn)算像素，如果不是，則增加像素(a，b)前兩行和前兩列中距離最近的兩個(gè)像素與所述鄰域中的非極值點(diǎn)一起作為參與運(yùn)算像素； (4)對(duì)所有參與運(yùn)算像素(x，y)計(jì)算相應(yīng)權(quán)值； (5)計(jì)算像素(a，b)的輸出灰度值，將所得值置入g(a，b)； (6)結(jié)束像素(a,b)的濾波； (7)重復(fù)上述過(guò)程，直到完成輸入圖像F中所有像素的濾波。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的濾除圖像椒鹽噪聲的方法，其特征在于所述步驟 (3)中，所述四個(gè)像素包括兩個(gè)與所述像素(a，b)距離最近的像素， 另外兩個(gè)像素選自四個(gè)與所述像素(a，b)距離次近的像素中相鄰的兩個(gè)像素。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的濾除圖像椒鹽噪聲的方法，其特征在于所述步驟 (4)中，計(jì)算相應(yīng)權(quán)值采用以下公式
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的濾除圖像椒鹽噪聲的方法，其特征在于所述步驟 (5)中，計(jì)算像素(a，b)的輸出灰度值采用以下公式
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種濾除圖像椒鹽噪聲的方法，包括以下步驟以(a，b)為中心，取3×3鄰域，判斷輸入圖像F的像素(a，b)是否噪聲點(diǎn)，如果是，則進(jìn)入下一步，如果不是，則直接輸出像素的輸入灰度值；根據(jù)該鄰域中非極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)選取對(duì)應(yīng)的非極值點(diǎn)作為參與運(yùn)算像素(x，y)；對(duì)所有參與運(yùn)算像素計(jì)算相應(yīng)權(quán)值；計(jì)算像素(a，b)的輸出灰度值，將所得值置入g(a，b)；結(jié)束像素(a，b)的濾波；重復(fù)上述過(guò)程，直到完成輸入圖像F中所有像素的濾波。本發(fā)明綜合考慮參與運(yùn)算像素的灰度差與距離兩方面因素，通過(guò)設(shè)計(jì)合理的單調(diào)函數(shù)計(jì)算權(quán)值，再通過(guò)加權(quán)均值計(jì)算得到中心像素的輸出值，使輸出值盡量逼近中心像素的真實(shí)值，獲得良好的濾波圖像。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102663705SQ201210118438
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月20日
發(fā)明者劉偉, 李天翼, 李小平, 熊維軍 申請(qǐng)人:成都市知用科技有限公司