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热事热与度人
使用新型中值滤波器检测和消除图像的脉冲噪声
崔丽
(成都职业技术学院四川成都610041)
度，归加权中值滤波器的窗口尺寸是自适应、窗口可调节的。与传统的脉冲噪声滤波器相比，新型滤波器具有良好的脉冲噪声抑制与图像细节达缘保护的性能
关键调：速应性窗口脉冲噪产抑制中值控制算法加权中值滤波器
中图分类号：TN713 1、概述
文献标识码：A
数字图像在采集和传输的过程中会受噪声影响，数字图像中存在脉冲噪声是很普遍的现象，到目前为止，已经产生了很多消除图像噪声滤波器的结构和算法，其中最频繁的是中值滤波器。中值滤波器具有良好的降噪能力和很高的计算效率，它是消除脉冲噪声最受欢迎的一种非线性滤波器。中值滤波器虽然在一定程度上保护图像边缘细节，但对有用信号有时也能产生抑制，因此又提出基于原始图像的各种修补方法。本文提出用中值控制运算的适应性窗口递归加权中值滤
波法，它既实现了更高程度的噪声抑制，又保证了图像的清断度， 2、加权中值滤波器
中值滤波器在图像处理中的成功取决于两个内在特性：脉冲噪声的边缘保护和对脉冲噪声的有效衰减，这是传统滤波器所不具有的。
当一个中值型滤波器过滤某种信号时，一些特征就会发生改变。脉冲噪声则被大大地减弱。一般来说，越靠近边缘的地方比其他同类区域的变化更大。因此，中值滤波器可以被认为是一种简单的脉冲和边缘探测器，它是一个高度依赖数据的滤波器，根据低通滤波器带来的变化，加权便附加到了采样上，逆归加权中值滤波器探测和消除图像中的脉冲。线性IR滤波器的总体结构用公式表示如
艺BX(n-k)
A.(-)+
下, Y(n)
输出不光是来自输人，而且还包括以前的计算结果。过滤器加权由两部分组成：反馈系统Al)和前馈系统(Bk)。N.M、M、1系数表示为递归差分等式。对于加权中值滤波器，总数运算是用中值运算来代替的。
Y(n) = MEDI4N(I 4, 1Osgn(4,)Y(n I),1 B, 1Osgn(B, )X(n A)x, )(1)递归加权中值滤波器：假定N系列现实价值反馈系统4"，
M+1系列现实价值前馈系数B，M+N+1递归加权中值滤波器输出如下所示：
Y(n) = MEDIAN(I.4,. |0sgn(.4,.)Y(n N)....J.4, IOsgn(.A, )Y(n 1) B, 10sgn(B,)X(n),.| B, |0sgn(B,)X(n +M)
递归加权中值滤波器如下所示：<(A.".A,,B,B.，.B)>(2)递归加权中值滤波器的稳定性：递归加权中值滤波器与线性
IR滤波器不同，必须保证它的稳定性。递归加权中值滤波器在有界输入有界输出标准下很稳定，而与反馈系数（A1所表示的数值无关。
(3)适应窗口尺寸选择：通常在固定小窗口尺寸滤波器中，被过滤的噪声密度的数量是很少的，因为过滤高密度噪声，滤波器的窗口尺寸可能会增加。这可能会导致输出图像变得模榭。为了克服这
(a)
20
(c)
()
图1脉冲噪声消除处理结果
(p)
文章编号：1007-9416(2012)12-0202-01
一点，就设计了适应性窗口长度滤波器来过滤高密度噪声。 3、中值控制运算法
递归加权中值滤波器的加权计算是通过阅值分解法技术来完成的，最佳的加权则由平均绝对误差技术完成，以达到现实加权计算，综合加权计算和否定加权计算。以上方法更为复杂，需要更多计算。如果是中值控制运算法，加权选择就更简单，而且滤波器为脉冲给出最小的加权。比如，对于每个窗口，这些输入采样更接近于第一轮滤波操作的结果，可以在指数上加权更多。让样品X和处同一位
a,=e-olx-x.1或weight(i,j)= expl原始(i,j)-参考(i,j)l) 其中α>0。中值控制滤波器第一次重复产生的结果为滤波器
活动窗口内采样的加权总量。这个活动窗口不能是用来计算加权的同一窗口。普通加权中值滤波器结构加权为a-(a,，a,a,.a)和输Ax=(X,,X,.X,.....X).假段定权重Med(X..X,,X,...X) MED(alxa,x,a,x,.ax).其中为复制操作，如下.ax(a,a...a)x次数
选定第一次重复的输出为参考信号，通过比较新参考信号和原始信号计算新的加权值，再次运用新的加权值计算输出可以继续该程序，重复进行，直到重复次数达到要求。这样就获得了中值控制递归加权中值滤波器。这让设计者有更多的自由。例如当滤波信号和原始信号的差异超过一定标准时，可以使加权为0。中值控制运算法所需步骤：1.用窗口W获得中值滤波图像，将结果存于参考图像。2. 计算加权：weight(i,j)=expi-原始(i,j)-参考(i,j)。3.用以上加权，完成递归加权中值操作，并将结果存为参考图像4.反复进行这
过程，所以结果将产生最小均方误差。 4、滤波器结构
递归加权中值滤波器总体结构为
Y(n) = MEDL4N(I 4, [Osgn(.4,)Y(n I)*,I B, IOsgn(B, )X(n K)M: ) 5、结果
如(图1)所示，莉娜彩色图像被40%噪音密度污染。a.b.c.d是原始图像、噪声图像、标准中值滤波器输出、运用中值控制运算法的适应性窗口尺寸递归加权中值滤波器输出的结果。
实验证明通过中值控制运算法计算的加权能非常有效的去除脉冲噪声，并保留图像的细节、边缘和提高清晰度。与其他中值型运
算法相比，均方误差也更少，参考文献
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