石 野，王晓凯 , 刘慧锋

(1.山西大学 物理电子工程学院，山西 太原 030006；2.山西迪迈沃科光电工业有限公司，山西 太原 030006)

0 引 言

在图像的获取、传输及处理过程中，不可避免地会系统性得引入噪声，其中最常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声，除此之外，还有泊松噪声等.通常情况下，噪声会影响到后续图像处理的过程，例如图像识别或边缘检测等方面.在滤除噪声的基础上，能否有效地保留图像边缘细节将影响图像的压缩和传输[1,2].所以，在图像处理的过程中，图像滤波就显得尤为重要.

在传统的图像滤波算法中，通常采用卷积滤波模板进行滤波，一般分为线性滤波和非线性滤波两类.线性滤波中，均值滤波用模板中的全体像素的平均值取代滤波模板中心像素点处的像素值，高斯滤波则采用局部加权平均的思想进行滤波，但这两种滤波都会弱化图像的边缘，可能造成图像的细节丢失问题.在非线性滤波中，中值滤波用滤波模板中的全体像素的中值取代滤波模板中心像素点处的像素值，主要用于滤除椒盐噪声[3,4].而文献[5]提出的双边滤波在滤除噪声的同时保留了图像边缘信息，其在经典高斯滤波算法的基础上，考虑像素灰度值的相似度，使滤波模板在图像边缘的法线方向有了显著变化.因此，双边滤波器在滤波模板领域内的加权系数由像素间的空间距离即空间距离权重和像素值间的亮度差即相似度权重相乘而得.

在本文改……