圖像中值濾波的綜述【文獻(xiàn)綜述】

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1、畢業(yè)論文文獻(xiàn)綜述電子信息工程圖像中值濾波的綜述摘要：圖像信號在產(chǎn)生、傳輸和記錄過程中，經(jīng)常會受到各種噪聲的干擾，由于其嚴(yán)重地影響了圖像的視覺效果，因此，在進(jìn)行邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識別等工作之前，采用適當(dāng)?shù)姆椒p少噪聲(即：進(jìn)行圖像噪聲的濾波)，是一項(xiàng)非常重要的預(yù)處理步驟。對圖像濾波的要求是，既能濾除圖像中的噪聲又能保持圖像的細(xì)節(jié)。由于噪聲和圖像細(xì)節(jié)的混疊，所以在圖像濾波中，圖像的去噪與細(xì)節(jié)的保留往往是一對矛盾。圖像濾波是圖像處理中非常重要的技術(shù)環(huán)節(jié)，至今仍是圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而中值

2、濾波是圖像濾波技術(shù)中關(guān)于去噪的一個(gè)重要組成部分。關(guān)鍵詞：中值濾波；圖像處理1.圖像處理概述數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)[1]?，F(xiàn)實(shí)中的數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，成為含噪圖像。取出或減輕在獲取數(shù)字圖像中的噪聲成為圖像去噪。圖像去噪可以有很多方法，最常用的有領(lǐng)域平均法、空間域低通濾波、頻率域低通濾波、多圖像平均法、中值濾波。圖像消噪過程如圖1所示[1]。(a

3、)原始無噪圖像(b)含噪圖像(g)去噪后的圖像圖1圖像消噪過程圖像增強(qiáng)是一個(gè)失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。圖像增強(qiáng)過程如圖2所示[2]。8(a)原圖(b)增強(qiáng)后的圖像圖2圖像增強(qiáng)過程圖像復(fù)原是對遙感圖像資料進(jìn)行大氣影響的校正、幾何校正以及對由于設(shè)備原因造

4、成的掃描線漏失、錯(cuò)位等的改正，將降質(zhì)圖像重建成接近于或完全無退化的理想圖像的過程。圖像復(fù)原過程如圖3所示[3]。(a)原圖像(b)復(fù)原后的圖像(c)兩者差異圖3圖像復(fù)原過程圖像分割是為后續(xù)工作有效進(jìn)行而將圖像劃分為若干個(gè)有意義的區(qū)域的技術(shù)。圖像分割過程如下圖4所示[4]。(a)原圖像(b)分割后的圖像圖4圖像分割過程圖像提取特征是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中的一個(gè)概念。它指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點(diǎn)分為不同的子集，這些子集往往屬于孤立的點(diǎn)、

5、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。2.中值濾波的定義中值濾波是常用的一種非線性平滑濾波。它是一種領(lǐng)域運(yùn)算，類似于卷積，但不是加權(quán)求和計(jì)算,而是把領(lǐng)域中的像素按灰度等級進(jìn)行排序，然后選擇該組的中間值作為輸出像素值，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。它能減弱或消除傅里葉空間的高頻分量，但影響低頻分量。因?yàn)楦哳l分量對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣的灰度值具有較大較快變化的部分，該濾波可將這些分量濾除,使圖像平滑。8在一定條件下，可以克服線性濾波器所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對濾除脈沖

6、干擾及圖像掃描噪聲最為有效，但對一些細(xì)節(jié)多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波的方法。中值濾波的特征有兩方面一是對某些特定的輸入信號，濾波輸出保持輸入信號值不變，二是中值濾波可以用來減落隨機(jī)干擾和脈沖干擾。正因?yàn)橛羞@些特征，所以中值濾波在地震、圖像處理、遙測遙控等很多方面有它的應(yīng)用領(lǐng)域。3.中值濾波的原理中值濾波的基本原理是：首先確定一個(gè)以某個(gè)像素為中心點(diǎn)的領(lǐng)域，一般為方形領(lǐng)域；然后將領(lǐng)域中的各個(gè)像素的灰度值進(jìn)行排序，取其中間值作為中心點(diǎn)像素灰度的新值，這里的領(lǐng)域通常被稱為窗口。當(dāng)窗口在圖

7、像中上下左右進(jìn)行移動(dòng)后，利用中值濾波算法可以很好地對圖像進(jìn)行平滑處理[5]。具體步驟如下：a)將模板在圖像中漫游,并將模板中心與圖像中心某個(gè)像素的位置重合；b)讀取模板下各對應(yīng)像素的灰度值；c)將這些灰度值從小到大排列成一列；d)找出排在中間的一個(gè)值；e)將這個(gè)中間值賦給對應(yīng)模板中心位置的像素。中值濾波的輸出像素是由領(lǐng)域圖像的中間值決定的,因而中值濾波對極限像素值(與周圍像素灰度值差別較大的像素)遠(yuǎn)不如平均值那么敏感,從而可以消除孤立的噪聲點(diǎn),又可以使圖像產(chǎn)生較少的模糊。中值濾波可定義為g(x,y)=

8、med{f(x-i,y-i)},(i,j)∈S，其中g(shù)(x,y),f(x,y)為像素灰度值,S為模值。4.中值濾波的實(shí)現(xiàn)中值濾波的過程一般為：(1)選擇一個(gè)(2n+1)，(2n+1)的窗口(一般是3x3)，使窗口沿圖像數(shù)據(jù)的行方向和列方向從左至右、從上至下沿每個(gè)像素滑動(dòng)。(2)每次滑動(dòng)后，對窗El內(nèi)的像素灰度進(jìn)行排序，并用中間值代替窗El中心位置的像素灰度值。中值濾波的輸出像素是由領(lǐng)域圖像的中間值決定的,因而中值濾波對極限像素值(與周圍像素灰度值差別較大