李强 陈初侠 黄涛 黄振 花锦鑫 李亮亮

摘要：针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题，本文提出一种去除高密度椒盐噪声的中值滤波算法。该算法首先对椒盐噪声图像进行噪声检测，把图像分为噪声点和信号点;然后只对噪声点利用噪声像素周围的信号点进行中值滤波处理。实验结果表明，本算法比其他算法具备更好地去噪能力和细节保护能力，尤其在高密度（如90%）噪声情况下，本算法获得的峰值信噪比（PSNR）比其他算法要高最少5dB左右。

关键词：高密度椒盐噪声;中值滤波;噪声检测;峰值信噪比

中图分类号：TP301.9      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）35-0137-03

1  引言

图像椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，它是由随机产生的黑点（灰度值为0）和白点（灰度值为255）构成[1]。椒盐噪声会严重影响图像的质量，对图像的后续处理如图像分割、特征提取等会产生不良影响，因此，有效去除图像中的椒盐噪声是数字图像处理的一个重要技术问题[2]。

目前在去除椒盐噪声方面有很多算法，最常见的有标准中值滤波（Standard Median Filtering，SMF）算法、极值中值滤波（Extremum Median Filter，EMF）算法[3]和自适应中值滤波（Adaptive Median Filtering，AMF）算法[4]。SMF算法简单，速度快，但对于图像细节不能有效保护;EMF算法能较好保护图像细节，但对噪声密度敏感，随着噪声密度增大其滤波性能会明显变差;AMF算法在图像细节保护和较高密度椒盐噪声去除方面都比较理想，但随着窗口尺寸的增加，滤波后的图像明显变得模糊，不能有效保护图像细节[2][5]。……