基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法

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1、第29卷第18期计算机工程与设计2008年9月Vol.29No.18ComputerEngineeringandDesignSept.2008基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法12徐超，陈一虎(1.西北工业大学应用数学系，陕西西安710072；2.宝鸡文理学院数学系，陕西宝鸡721007)摘要：为了精确的检测出图像中的脉冲噪声并滤除，提出一种差分四分法的开关中值滤波算法。该算法对噪声检测窗口内像素按灰度值大小排序，通过差分方法划分出高、低阶信号块和高、低阶噪声块4部分。当待测像素属于高、低阶信号块时视其为信号点，否则，根据噪声块与信号块内像素比例关系确定其为噪声点或可能噪声点，若为可能噪

2、声点，则扩展检测窗口重新检测。对于噪声点，基于其邻域噪声密度自适应的确定滤波窗口，取滤窗内信号点的中值作为滤波输出。实验证明该算法对脉冲噪声有很强的抑制作用。关键词：图像去噪;脉冲噪声;非线性滤波;四分法;开关中值滤波中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-7024(2008)18-4765-03Switchingmedianfilterwithquadripartitionmethodinnoisedetection12XUChao,CHENYi-hu(1.DepartmentofAppliedMathematics,NorthwesternPolytechnicalU

3、niversity,Xi’an710072,China;2.DepartmentofMathematics,BaojiCollegeofArtsandScience,Baoji721007,China)Abstract：Aswitchingmedianfilterbasedonquadripartitionnoisedetectionisproposedtodetectimpulsenoisepreciselyanddenoise.Thefilterarrangesthepixelsinthedetectingwindowwhichiscenteredaroundtheconsidered

4、pixelaccordingtotheascendingorder,andsortsthepixelsintofourclusters--lower,higherintensitynoiseclusters,andlower,higherintensitysignalclusters.Iftheconsideredpixelfallsintothesignalclusters,itisviewedassignalpixelwithoutprocessedfurther,otherwise,itwillbeclassifiedasnoiseorun-determinedpixelaccord

5、ingtothenumberofpixelsinthesignalandnoiseclusters,thewindowisexpandedandredetectionisinvokedtotheundeterminedpixel.Astothenoisepixel,thefilterwindowisadaptivelydeterminedaccordingtothenoisedensityaroundthepixel,thenoisepixelwillbesubstitutedbythemedianofthesignalsinthefilterwindow.Experimentalresu

6、ltsshowthatthefilterisef-fectivetopreserveimpulsenoise.Keywords：imagedenoising;impulsenoise;nonlinearfilter;quadripartition;switchingmedianfilter处理，更好地保留了图像细节，但他们的噪声判断方法是一个0引言基于假定的噪声水平上的硬阈值方法。Pei-EngNgKai-KuangMa[14]提出了一种新的开关中值滤波算法，该算法采用BDND在数字图像的获取和传输过程中，传感器和传输信道经常会产生一些脉冲噪声，在图像中引起黑色和白色点，称之为法进行噪声检

7、测，即对检测窗口内像素点进行排序，然后通过椒盐噪声。噪声去除的好坏直接影响图像分割、边缘检测、特相邻像素灰度差分将像素点划分为高、低阶噪声块和信号块征提取等后续处理的效果。在图像降噪技术中，中值滤波是3部分来检测噪声点，在滤波阶段根据平均噪声密度确定最大一种有效的非线性椒盐噪声滤除算法[1](SM)。中值滤波器以滤波窗口，滤波效果较好，但是由于该算法在噪声检测阶段引其在消除噪声的同时，还能保护边界信息的优点而得到了广入了