曾宪佑，黄佐华

华南师范大学量子信息技术实验室，物理与电信工程学院，广州 510006

一种新型的自适应模糊中值滤波算法

曾宪佑，黄佐华

华南师范大学量子信息技术实验室，物理与电信工程学院，广州 510006

针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况，提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数，利用此模糊滤波系数对滤波方法进行加权，得到一种加权中值滤波器。通过对小窗口内的灰度值不等于最大灰度值和最小灰度值的像素点的检测自适应调整窗口大小，对超过设定的最大窗口的情况，噪声点的灰度值用四个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。仿真结果表明，新算法具有较好的细节保护能力和较强的去除噪声能力。

椒盐噪声；噪声检测；模糊滤波

1 引言

噪声的检测和滤除是图像处理中一类重要的问题。图像在生成、传输的过程中，由于各种原因，会在图像中产生噪声，椒盐噪声是一种很常见的噪声。椒盐噪声在图像上表现为黑白相间的亮暗点，会严重影响图像的质量。标准中值滤波（SMF）算法[1]是一种有效的非线性椒盐噪声去除方法，由于其可对椒盐噪声起到良好的平滑效果，且可对图像中某些细节起到保护作用，因而在图像降噪中得到广泛的应用。然而，SMF算法对所有的像素点统一处理，不仅改变了噪声点，也改变了信号点，破坏图像的边缘和细节。……