一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

计算机与现代化

２０１１年第３｝ｌＩｌ

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总第１８７期

文章编号：１００６－２４７５（２０１１）０３－００６３－０３

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

张毛女，柳薇

（华南师范大学计算机学院．广东广州５１０６３１）

摘要：中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法，在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将舍嗓图像的边缘信息检测出来。然后将边缘信息保存下来，再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪，然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪．再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证，此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。关键词：中值滤波；椒盐噪声；去噪中图分类号：ＴＰ３９１．４１

文献标识码：Ａ

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１１．０３．０１７ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＭｅｄｉａｎ

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０

引言

１

中值滤波的原理

图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响，显图像的中值滤波是一种非线性的图像处理方法，

示时画面上会出现噪声。而椒盐噪声是一种很常见它通过对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像的噪声。椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码素的灰度。中值滤波算法的基本原理是把数字图像处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，椒盐噪声往往中某点的值替换为其邻域内所有点值的中值，即所有

是由图像切割引起的。为了减少噪声带来的负面影值按升序或降序排列后的中位值…。中值计算方

响，尽可能地还原干净真实的画面，就需要用到降噪

法…如下：

滤波器对图像数据进行处理。针对于不同的噪声类

设Ｘ。，Ｘ：…．，Ｘ。为某一维点值系列，按升序排

型，有各种不同的去噪算法。中值滤波是一种非常典

列后为Ｘ“≤Ｘｉ２≤Ｘｉ３≤…≤Ｘｉｎ或按降序排列为Ｘｉｌ型去除椒盐噪声的方法。传统的中值滤波容易丢失

≥Ｘｉ２≥Ｘｉ３≥…≥Ｘｉ。，其中值为：

图像的边缘信息，而边缘信息是非常重要的，如果丢ｒＸＩ（川）／２

ｎ为奇数

失了许多边缘信息，图像会变得非常模糊，图像就会ｘｓｍａｌｉａｎ＝Ｍｅｄ

ｆｘｉ｝２

失真，而且不利于图像的后续处理．如图像匹配。因

ｈｘｉｔ㈣，ｎ／＋ＸＩ（州）】ｎ为偶数＿，’Ｌ‘。

ｚ

Ｊ

…“ｎ，；＋Ｉ

Ｊ

Ｊ

－＿，……此，本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去

实际应用中往往取ｎ为奇数，则

噪箅法，达到了更好地保护图像的边缘信息的目的。

Ｘ酬妇＝Ｍｅｄ｛ＸｉＩ＝Ｘ；（。．”，２

收稿日期：２０１０－１１．２４

作者简介：张毛女（１９８６．），女，汀两新余人．华南师范大学计算机学院硕士研究生．研究方向：图像处理与图形学；柳薇（１９７６－）。女，湖南岳阳人，讲师，博士。研究方向：多媒体信息处理。

万方数据

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２０ｌ

１年第３期

对于二维情况。设Ｉ。．。为图像中点Ｉ∥：．以的ｎ／２邻域点值，按序排列后得到Ｉ’…，其中值为：

ｌ幽＝Ｍｅｄ（Ｉ¨）＝ｌ’以．以

因为脉冲噪声在数字图像中类似于随机分布在图像上的胡椒（黑色）和盐粉（白色）微粒．所以脉冲噪声也称椒盐噪声。椒盐噪声点和信号点的区别是，椒盐噪声会出现局部点的像素值过大。中值滤波是一种有效去除椒盐噪声的算法，那么中值滤波是如何去除椒盐噪声的呢？其过程如下：

中值滤波就是用一个含有奇数点的滑动窗模板在数据中移动，将模板正中的那个点的值用窗口内各

点的中值代替。设一维数据序列｛ｆｌ，ｆ２，Ｂ…．，ｆｎ｝，

取模板尺寸为ｍ（ＩＴＩ为奇数），对此一维数据序列进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出ｍ个数

｛ｆｉ一，…．，ｆｉ．。，ｆｉ，ｆｌ＋…．．，ｆｉ＋，’，其中ｆｉ为窗口中心

点值，ｖ＝（ｍ—１）／２。再将这ｒ１１个点按其数值大小排序，取其序号为正中问的那个数作为滤波输出。则一维中值滤波可表示为：

Ｙｉ－Ｍｅｄ｛ｆｉ。…．．，ｆｉ．．，ｆｉ，ｆ；＋…．．，ｆｉ．，），

（ｉ∈｛ｌ，

…，ｎ｝－ｖ＝孚）

（１）

二维中值滤波可由下式表示：

Ｙｉ．ｊ＝掣坦ｉ｝

（２）

式（２）中，ｆｉ．；为二维数据序列，Ｓ为滤波模板，通常为２幸２，３ ３．５牛５区域，也可以是不同的形状，如线形、圆形、方形、“十”字形、“Ｘ”字形、圆环形及矩形等，在滤波的过程中，人们可以根据图像内容和应用要求，选择模板的形状和尺寸。

中值滤波去除椒盐噪声的一般过程为：（Ｉ）将滤