[發明專利]基于圓形自適應模板的圖像加權均值濾波方法

有效

• 申請號: 201210025209.4
• 申請日: 2012-02-06
• 公開（公告）號: CN103247025A
• 公開（公告）日: 2013-08-14
• 發明（設計）人: 張有會;王志巍;李俊紅;劉淑娟;董蕊;趙曄;郭曉文;吳朋波
• 申請（專利權）人: 河北師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 陳建民

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技術領域

本發明涉及一種基于圓形自適應模板的圖像加權均值濾波方法，特別適用于濾除圖像椒鹽噪聲，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

由于人類接受的大部分信息都是從圖像中獲取到的，圖像作為人類感知世界的視覺基礎，是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。但是在圖像信號的形成、傳輸過程中，由于圖像采集系統、傳輸媒介以及成像系統的不完善和外界環境的干擾，會不同程度地引入噪聲，從而使得輸出圖像的質量下降。一般來說，現實中的圖像都是帶噪圖像。在很多重要的應用中，比如醫學圖像受到噪聲污染，會給醫生的診斷帶來很大的影響，從而影響患者的治療，甚至可能危及病人的生命，因此圖像的去噪技術一直是圖像處理領域中備受關注的一個重要環節。通常在圖像處理工作中，在邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識別等高層次處理之前，選用適當的方法盡量地去除噪聲干擾是一個非常重要的預處理步驟，所以研究如何濾除圖像噪聲，提高圖像質量就成了一個非常重要并且有現實意義的課題。

數字圖像濾波是根據圖像現有的信息，對圖像上的信息缺損區域進行信息填充的過程，目的是使濾波后的圖像能最大程度地接近原始圖像，并且希望濾波的方法簡單有效。圖像去噪的主要研究目的，在于把帶噪的圖像，即惡化了的圖像恢復到能真實反映原景物圖像。

目前常見的去噪方法是通過基于一個特定模板內部的像素進行各種計算（濾波）實現。其中，最為常見的模板是n?*?n正方形（通常n取為大于2的奇數，如3,5,7等）模板。當處理某一個像素點時，取其n?*?n正方形模塊內的像素點參與濾波計算。它利用了該像素點周圍的大量像素信息，在程序設計方面也比較容易實現，很多情況下可以取得比較好的效果。

比較常見的使用n?*?n正方形模板進行濾波的方法是均值濾波和中值濾波。均值濾波算法又叫鄰域平均法,?是一種傳統的濾波方法。這種方法的基本思想是:?對于給定圖像中的每個像素點,?取其n?*?n正方形模板內所有像素灰度的平均值作為當前像素點的灰度值，即用一像素的方形鄰域內各像素點灰度平均值來代替該像素原來的灰度值,?這就是鄰域平均技術。傳統的中值濾波算法的基本思想是：對圖像中任意像素，將其n?*?n正方形模板內所有的像素點的灰度值進行排序，然后取中間值作為該像素的最終灰度值。

使用n?*?n正方形模板濾波雖然利用了當前像素周圍的大部分像素點的灰度信息，但它并未充分發揮當前像素點鄰域中的所有灰度信息和距離信息在濾波中的作用。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于圓形自適應模板的圖像加權均值濾波方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案：

本發明包括以下步驟：

（1）讀入一幀圖像，令第一個像素點為當前像素點；

（2）判斷當前像素點是否為噪聲點：

判斷噪聲點的方法是閾值區間法，即灰度值在閾值A和B之間的像素點為信號點，否則為噪聲點；

當所述當前像素點是噪聲點時，執行第（3）步；

當所述當前像素點是信號點時，執行第（2.1）步；

（2.1）置下一個像素點為當前像素點，然后返回第（2）步；

（3）置當前像素點模板為空：

首先選取下述距離表中的順序號K為1，并且將所述當前像素點模板內的信號點個數N置為0；

在上述距離表中：

所述順序號K為大于等于1的正整數；

Δx、Δy為待處理像素點的橫坐標、縱坐標與當前像素點的橫坐標、縱坐標間的差值的絕對值；

r²=(Δx)²+(Δy)²；

上述距離表的制作方法如下：

a、Δx、Δy、r為滿足下述條件的正整數：

Δx≥1，

Δy≥0，

Δx≥Δy；

b、在距離表中，r²的值應從小到大按順序排列；

c、首先取Δx=1、2、3……；

d、再取Δy=0、1、2……、Δx；

（4）模板擴充并累計新添加到當前像素點模板集合的信號點個數N；

讀取距離表中順序號K對應的△x,△y；將滿足圓形模板擴充方式的像素點添加到像素點模板集合；然后累計新添加到當前像素點模板集合內的信號點個數N；

（5）判斷信號點的個數N是否大于等于2：

當N≥2時，執行第（6）步；

當N<2時，執行第（5.1）步；