[發明專利]一種保持邊緣的自適應圖像濾波方法

有效

• 申請號: 200610043000.5
• 申請日: 2006-06-20
• 公開（公告）號: CN101094312A
• 公開（公告）日: 2007-12-26
• 發明（設計）人: 王紅梅;李言俊;張科
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: H04N5/21
• 分類號: H04N5/21;H04N5/213
• 代理公司: 西北工業大學專利中心
• 代理人: 王鮮凱

1.一種保持邊緣的自適應圖像濾波方法，其特征在于：

a)使用極值法檢測噪聲圖像中被椒鹽噪聲所污染的像素；

b)對被污染的像素使用自適應濾波法修正其灰度值，而未受噪聲污染的像素則保持其灰度值不變，得到去除椒鹽噪聲后的圖像；

c)對經過椒鹽噪聲濾波的圖像進行平穩小波分解，得到相應的低頻分量和不同頻帶、不同方向的高頻分量，它們的大小和原始噪聲圖像的大小相同；

d)由于小波分解后的低頻分量已經比較平滑，故保持其系數值不變；對于高頻分量中的噪聲和邊緣，利用邊緣在不同尺度的對應位置上具有較強的相關性，而噪聲的相關性則很弱的特性，將高頻分量中的像素標記為邊緣或噪聲；

e)如果高頻分量的某一像素被標記為邊緣，則保持其系數值不變；如果被標記為噪聲，則使用自適應鄰域法進行小波系數的收縮；

f)當噪聲強度較大時，用上述步驟e收縮后最小尺度的高頻分量中會出現一些孤立的亮點和暗點，但是次小尺度即最小尺度的上一層高頻分量中的噪聲已經被去除，故借助次小尺度的高頻分量將這些孤立點去除；

g)對經過上述處理的高頻分量和低頻分量進行平穩小波重構得到濾波圖像。

2.根據權利要求2所述的保持邊緣的自適應圖像濾波方法，其特征在于：所述的孤立的亮點和暗點的去除步驟為：

1)分別計算次小尺度三個方向的高頻分量收縮后系數絕對值的均值mean；

2)設mask為一個標記矩陣，其大小等于次小尺度高頻分量圖像的大小，如果次小尺度高頻分量中某一像素(i，j)小波系數的絕對值小于mean，則置mask(i，j)的值為1；

3)由于平穩小波分解后各尺度分量的大小等于原始圖像的大小，因此相鄰兩層之間很容易找到對應的像素。如果mask(i，j)等于1，則將最小尺度高頻分量各小波系數D₁(i，j)的值置為0。