CN105303536A - 一种基于加权均值滤波的中值滤波算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，将经典的均值滤波算法加以改进，再融入到中值滤波算法中去，对不同方向的像素权重进行分配，从而更大限度的实现对图像细节的保护，在处理的过程中，综合使用了多种图像处理基本方法，通过对图像椒盐噪声特点的分析，设计了一种可以多角度保存图像细节的中值滤波算法，可以应用于图像处理等领域。本项发明将为图像处理或信号滤波领域奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，属于图像处理或信号滤波技术领域。
【背景技术】
图像在形成的过程中，由于内在或外在的原因，经常受到噪声的干扰，噪声恶化了图像的质量，使得图像变得模糊；同时，一些重要的细节可能被掩盖，对后续的研究工作造成了一定的影响。
传统的中值滤波主要是滤除孤立离散型的噪声，由于其对所有像素进行统一的对待，往往容易造成图像中边缘细节的破坏。传统的中值滤波算法如下：其中，为原始图像中位于窗口中心的个样本信号，为中值滤波后的输出值。
目前，已有大量学者对其进行了改进，提出了很多新的算法，如自适应中值滤波，加权中值滤波，双态中值滤波等，但这些算法没有很好的解决图像细节模糊这一问题。
【发明内容】
本发明的目的在于：针对图像处理或信号滤波方面的椒盐噪声或脉冲噪声进行去噪处理，同时最大可能的保留图像边缘细节信息，提供了一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，将不同方向的像素根据其周围像素值的不同，分配不同的权重，最后再进行中值滤波处理，给原像素赋予新值。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，包括以下步骤：
（1）、像素的设定
将待处理像素周围8个方向 上的像素值分别记为：
；
同时分别计算这8个周围像素的权值，均以为例；
（2）、计算周围8个像素值与的差值
设像素相邻8个像素分别为：
则这8个像素值与进行求差运算得到的8个差值为：
；
（3）、计算周围8个像素值的权值
其中，；
（4）、计算加权处理后的新值
则为点的新值；
（5）、重复上述步骤（2）、（3）、（4），计算新值；
其中分别为像素，的新值；
（6）、待处理像素新值的确定
按照从小到大的顺序排列，其中值记为像素的新值。
采用上述方法后，本发明有益效果为：本发明将不同方向的像素根据其周围像素值的不同，分配不同的权重，最后再进行中值滤波处理，给原像素赋予新值，本发明通过对图像处理或信号滤波方面的椒盐噪声或脉冲噪声进行去噪处理时，最大可能的保留图像边缘细节信息。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本算法的流程示意图
图2是本算法中的原始图像；
图3是本算法中的椒盐噪声图像；
图4是传统的中值滤波去噪的效果图像；
图5是本发明中的去噪效果图像。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
本发明中所涉及到的噪声图像的特征包括如下：
1、图像噪声的污染在一定范围内，即肉眼仍可识别图像表达信息；
2、噪声图像尺寸不小于3*3；
3、噪声类型为脉冲噪声或椒盐噪声。
本发明所提出的一种基于加权均值滤波的中值滤波算法是依据上述噪声图像的特征来开发。如图1所示，一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，包括以下步骤：
（1）、像素的设定
将待处理像素周围8个方向 上的像素值分别记为：
；
同时分别计算这8个周围像素的权值，均以为例；
（2）、计算周围8个像素值与的差值
设像素相邻8个像素分别为：
则这8个像素值与进行求差运算得到的8个差值为：
；
（3）、计算周围8个像素值的权值
其中，；
（4）、计算加权处理后的新值
则为点的新值；
（5）、重复上述步骤（2）、（3）、（4），计算新值；
其中分别为像素，的新值；
（6）、待处理像素新值的确定
按照从小到大的顺序排列，其中值记为像素的新值。
该发明基于MATLAB平台下开发，将原始图像图2导入，通过MATLAB自带的添加噪声函数，给图2添加椒盐噪声成为图3，利用传统的中值滤波算法，对图3进行去噪处理得到图4，利用本发明算法对图像3进行去噪处理得到图5，可以看出图5对比图4具有明显的保留图像边缘细节信息。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。
Claims (1)
1.一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，其特征在于：包括以下步骤：
（1）、像素的设定
将待处理像素周围8个方向 上的像素值分别记为：
；
同时分别计算这8个周围像素的权值，均以为例；
（2）、计算周围8个像素值与的差值
设像素相邻8个像素分别为：
则这8个像素值与进行求差运算得到的8个差值为：
；
（3）、计算周围8个像素值的权值
其中，；
（4）、计算加权处理后的新值
则为点的新值；
（5）、重复上述步骤（2）、（3）、（4），计算新值；
其中分别为像素，的新值；
（6）、待处理像素新值的确定
按照从小到大的顺序排列，其中值记为像素的新值。
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| CN201510835223.4A CN105303536A (zh) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 一种基于加权均值滤波的中值滤波算法 |
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| CN201510835223.4A CN105303536A (zh) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 一种基于加权均值滤波的中值滤波算法 |
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| CN105303536A true CN105303536A (zh) | 2016-02-03 |
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| CN201510835223.4A Pending CN105303536A (zh) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 一种基于加权均值滤波的中值滤波算法 |
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