一種基于加權均值濾波的中值濾波算法
【專利說明】一種基于加權均值濾波的中值濾波算法
[0001] 【技術領域】 本發(fā)明涉及一種基于加權均值濾波的中值濾波算法，屬于圖像處理或信號濾波技術領 域。
[0002] 【【背景技術】】 圖像在形成的過程中，由于內在或外在的原因，經(jīng)常受到噪聲的干擾，噪聲惡化了圖像 的質量，使得圖像變得模糊；同時，一些重要的細節(jié)可能被掩蓋，對后續(xù)的研究工作造成了 一定的影響。
[0003] 傳統(tǒng)的中值濾波主要是濾除孤立離散型的噪聲，由于其對所有像素進行 統(tǒng)一的對待，往往容易造成圖像中邊緣細節(jié)的破壞。傳統(tǒng)的中值濾波算法如下：
為原始圖像中位于 窗口中心I纖的個樣本信號，I稱為叫)中值濾波后的輸出值。
[0004] 目前，已有大量學者對其進行了改進，提出了很多新的算法，如自適應中值濾波， 加權中值濾波，雙態(tài)中值濾波等，但這些算法沒有很好的解決圖像細節(jié)模糊這一問題。
[0005] 【
【發(fā)明內容】
】 本發(fā)明的目的在于：針對圖像處理或信號濾波方面的椒鹽噪聲或脈沖噪聲進行去噪處 理，同時最大可能的保留圖像邊緣細節(jié)信息，提供了一種基于加權均值濾波的中值濾波算 法，將不同方向的像素根據(jù)其周圍像素值的不同，分配不同的權重，最后再進行中值濾波處 理，給原像素賦予新值。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是：一種基于加權均值濾波的中值濾波 算法，包括以下步驟： (1) 、像素的設定 將待處理像素 Il讀周圍8個方向_1!碰I 體 的像素值分別記為：
同時分別計算這8個周圍像素的權值，均以，察-?!-f為例； (2) 、計算_，|:胸|周圍8個像素值與的差值 設像素,巧11相鄰(熟1:15? :雜_ J麗 為
則這8個像素值與>$ 進行求差運算得到的8個差值為：
⑶、計算麗S周圍8個像素值的權值_?_
(4}、計算加權處理后的y丨:? Ii !)新值麵
Λ則為點U -1)的新值； (5 )、重復上述步驟（2 )、（ 3 )、（ 4 )，計算新值
其中
分別為像素
的新值； (6)、待處理像素少艮」）新值的確定
:按照從小到大的順序排列，其中值記為像素 Xu)的新值。
[0007] 采用上述方法后，本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明將不同方向的像素根據(jù)其周圍像素 值的不同，分配不同的權重，最后再進行中值濾波處理，給原像素賦予新值，本發(fā)明通過對 圖像處理或信號濾波方面的椒鹽噪聲或脈沖噪聲進行去噪處理時，最大可能的保留圖像邊 緣細節(jié)信息。
[0008] 【【附圖說明】】 此處所說明的附圖是用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，但并不 構成對本發(fā)明的不當限定，在附圖中： 圖1是本算法的流程示意圖 圖2是本算法中的原始圖像； 圖3是本算法中的椒鹽噪聲圖像； 圖4是傳統(tǒng)的中值濾波去噪的效果圖像； 圖5是本發(fā)明中的去噪效果圖像。
[0009] 【【具體實施方式】】 下面將結合附圖以及具體實施例來詳細說明本發(fā)明，其中的示意性實施例以及說明僅 用來解釋本發(fā)明，但并不作為對本發(fā)明的限定。
[0010] 本發(fā)明中所涉及到的噪聲圖像的特征包括如下： 1、 圖像噪聲的污染在一定范圍內，即肉眼仍可識別圖像表達信息； 2、 噪聲圖像尺寸不小于3*3 ; 3、 噪聲類型為脈沖噪聲或椒鹽噪聲。
[0011] 本發(fā)明所提出的一種基于加權均值濾波的中值濾波算法是依據(jù)上述噪聲圖像的 特征來開發(fā)。如圖1所示，一種基于加權均值濾波的中值濾波算法，包括以下步驟： (1) 、像素的設定 將待處理像素 Il讀周圍8個方向:_s:繼I 繼_ :12? 的像素值分別記為：
同時分別計算這8個周圍像素的權值，均以聲-f為例； (2) 、計算_，|:胸:|周圍8個像素值與的差值 設像素國相鄰::_今 為
則這8個像素值與_丨~1^:5|進行求差運算得到的8個差值為：
⑶、計算麗周圍8個像素值的權值__
(4)、計算加權處理后的?Ii彡? 新值Il
Λ則為點調::-:?-,:的新值； (5 )、重復上述步驟（2 )、（ 3 )、（ 4 )，計算新僅
其中
分別為像素
的新值； (6)、待處理像素 J(W)新值的確定
:按照從小到大的順序排列，其中值記為像素 J(W)的新值。
[0012] 該發(fā)明基于MATLAB平臺下開發(fā)，將原始圖像圖2導入，通過MATLAB自帶的添加噪 聲函數(shù)，給圖2添加椒鹽噪聲成為圖3,利用傳統(tǒng)的中值濾波算法，對圖3進行去噪處理得到 圖4,利用本發(fā)明算法對圖像3進行去噪處理得到圖5,可以看出圖5對比圖4具有明顯的 保留圖像邊緣細節(jié)信息。
[0013] 以上所述僅是本發(fā)明的較佳實施方式，故凡依本發(fā)明專利申請范圍所述的構造、 特征及原理所做的等效變化或修飾，均包括于本發(fā)明專利申請范圍內。
【主權項】
1. 一種基于加權均值濾波的中值濾波算法，其特征在于：包括以下步驟： (1) 、像素的設定 將待處理像素周圍 8 個方向（0°，45°, 90°，1.35°, 18?·=; 225°, 270\ 315°)上的 像素值分別記為：同時分別計算這8個周圍像素的權值，均以_)^ -lj-1)為例； (2) 、計算1>$〇1調圍8個像素值與1>^〇1)的差值(6)、待處理像素新值的確定 九安照從小到大的順序排列，其中值記為像素的新值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于加權均值濾波的中值濾波算法，將經(jīng)典的均值濾波算法加以改進，再融入到中值濾波算法中去，對不同方向的像素權重進行分配，從而更大限度的實現(xiàn)對圖像細節(jié)的保護，在處理的過程中，綜合使用了多種圖像處理基本方法，通過對圖像椒鹽噪聲特點的分析，設計了一種可以多角度保存圖像細節(jié)的中值濾波算法，可以應用于圖像處理等領域。本項發(fā)明將為圖像處理或信號濾波領域奠定關鍵性的理論與應用基礎，具有非常好的應用前景。
【IPC分類】G06T5/00
【公開號】CN105303536
【申請?zhí)枴緾N201510835223
【發(fā)明人】黃穎, 黃淮, 肖李俊, 楊成順, 黃宵寧
【申請人】南京工程學院
【公開日】2016年2月3日
【申請日】2015年11月26日