[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)密度的圖像椒鹽噪聲開關(guān)濾波方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110201838.3
• 申請日: 2011-07-19
• 公開（公告）號: CN102256048A
• 公開（公告）日: 2011-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡凱;曹晶晶;陶瑞蓮
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號: H04N5/213
• 分類號: H04N5/213
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種自適應(yīng)密度的圖像椒鹽噪聲開關(guān)濾波方法，其特征在于，包括以下幾個步驟：

步驟一、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：使用不同噪聲密度的訓(xùn)練圖像訓(xùn)練出能夠適應(yīng)在一定噪聲密度下精確檢測噪聲位置的多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

步驟二、快速粗略的評估圖像的椒鹽噪聲密度。

步驟三、根據(jù)步驟二中評估的椒鹽噪聲密度選擇相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進行精確的噪聲檢測。

步驟四、根據(jù)步驟三的結(jié)果對圖像進行自適應(yīng)窗口的開關(guān)加權(quán)均值濾波。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自適應(yīng)密度的圖像椒鹽噪聲開關(guān)濾波方法，其特征在于：所述步驟一中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體為：設(shè)置一個噪聲密度閾值T1，所述閾值屬于0到1之間，對噪聲密度小于該閾值的訓(xùn)練圖像的訓(xùn)練時，使用3*3的窗口，對大于等于該閾值的訓(xùn)練圖像的訓(xùn)練時，使用5*5的窗口，獲得窗口中心的像素值、窗口中所有像素的中值、ROLD統(tǒng)計量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端，計算訓(xùn)練圖像中每個像素是噪聲點的可能性y(i，j)；設(shè)置噪聲點的閾值T2，其中T2屬于0到1之間，如公式(1)所示，當(dāng)噪聲點的可能性大于等于T2的點判定為噪聲點，低于T2的像素判定為非噪聲點，然后把噪聲點的位置作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端，這樣訓(xùn)練出兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，

Y(i,j)=1ify(i,j)≥T20ify(i,j)<T2---(1)]]>

其中，y(i，j)為位置在橫向坐標(biāo)為i縱向坐標(biāo)為j的像素點為噪聲點的可能性，Y(i，j)為位置在i、j的像素是否為噪聲點。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自適應(yīng)密度的圖像椒鹽噪聲開關(guān)濾波方法，其特征在于，所述步驟二中快速粗略的評估圖像的椒鹽噪聲密度，具體為：對圖像進行一次中值濾波后，把前后兩張圖像中變化了的極值作為噪聲點估計值，計算出其數(shù)量N，根據(jù)公式(2)獲得圖像中椒鹽噪聲密度σ_s的粗略值，

σs=NC×K×100%---(2)]]>

其中，N為圖像中噪聲點的像素的個數(shù)；C代表圖像中的縱向的像素個數(shù)，K代表圖像中橫向的像素的個數(shù)；C×K代表圖像中的像素總和。