王冰野

（中国人民公安大学，北京100038）

用改进的自适应中值滤波去椒盐噪声

王冰野

（中国人民公安大学，北京100038）

对被高密度脉冲噪声污染的图像，用改进的自适应中值滤波算法去噪时。先要利用设定的阈值，来判断该像素点是否是椒盐噪声，然后通过分治法求出该窗口中值来替代被污染的像素点。仿真结果表明，该算法能快速地消除被污染图像的高密度椒盐噪声，并且具有很好的细节保护特性，其效果明显优于传统的自适应中值滤波。

图像处理；椒盐噪声；分治法；改造自适应中值滤波

一、引言

椒盐噪声是图像处理中的一种典型噪声，它是图像传感器在获取、信息传输中随机产生黑白相间的亮暗点。用传统的中值滤波方法消除椒盐噪声容易丢失许多边缘和细节信息，会使图像变模糊，甚至失真。基于阈值法和分治法改进的快速自适应中值滤波法，有效地抑制了椒盐噪声，保护了图像边缘细节，提高了滤波速度，减少了运行时间。

二、自适应中值滤波的原理

中值滤波效果依赖于滤波窗口的大小，太大会模糊边缘，太小会影响去噪效果。自适应中值滤波器也使用一个矩形区域的窗口Sxy，在滤波过程中会根据像素点污染程度来改变窗口的大小，这是改进的自适应中值滤波的核心。在去噪过程中，先逐行扫描图像，遍历每个像素点为窗口中心点，判断该像素是否是滤波窗口覆盖下的最大值或最小值。如果是，就采用正常的中值滤波处理，即用中值代替。……