王角凤　黄斌

摘 要：文章主要讨论在保证还原后的图像具备一定清晰度的前提下，通过自适应多阀值的设置来解决去除噪声过程中的图像的平滑度、边界细节，重点对不同算法进行比较和探讨，取长补短，给出改进后的方法，能够达到更好的图像还原效果。

關键词：自适应；多阀值；改进中值滤波

1 概述

在图像去除噪声的领域里，传统的方法各有优势，问题主要集中在去噪的同时如何实现对图像细节的保护。高斯、脉冲等噪声特点不仅是密度大，波动范围宽，而且被污染的图像不仅仅是灰度级受到影响，而且同一灰度级受污染的程度也可能存在较大的差异。最早出现的空域平滑方法在图像处理的初期得到广泛应用和发展，利用所选区域像素的灰度平均值代替中心像素的灰度值，方法虽然简便快捷，但是在平滑噪声的同时也模糊了图像的细节，在实际工程应用过程中受到了限制。在实际的图像处理过程中，由于图像自身的多样性和复杂性以及噪声分布的不确定性，使得处理时先对图像的情况做出预判，利用算法自身自适应性进行调整，从而还原接近于图像真实情况的细节和特点。对于传统的中值滤波，文献[1-6]提出不同的改进型算法。其共同特征就是借助于预先设定的阀值，将像素点与阀值进行比较，从而分辨出像素点和噪声点。由于阀值预先给定，所以处理复杂图像时容易丢失细节，边界识别不够清晰，并且阀值固定导致部分噪点无法识别。……