CN109785267A - 一种改进的快速中值滤波算法 - Google Patents

一种改进的快速中值滤波算法 Download PDF

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李东洁
徐立航
宋贺
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Abstract

本发明公开了一种改进的快速中值滤波算法，包括以下步骤：A、如图1所示，将5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序；B、如图2所示，将经过步骤A之后的像素灰度值再沿y轴方向排序；C、如图3所示，将经过步骤B之后的像素灰度值沿y＝‑x方向排序；D、如图4所示，最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的平均值；本发明提出的快速中值滤波算法，不仅能有效去除图像中的噪声信息，同时与传统中值滤波相比，可以大大缩短程序的运行时间。

Description

一种改进的快速中值滤波算法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体为一种改进的快速中值滤波算法。
背景技术
数字图像的采样或传输在经过传感器或传输通道时经常受到噪声的干扰。图像滤波是图像预处理中必不可少的步骤，其不仅能够在最大程度上保留图像细节特征并且可以去除图像中的噪声信息。
中值滤波是一种典型的非线性滤波方法，对于噪声为散粒噪声的情况下，滤波效果显著。中值滤波是一种基于排序统计理论的滤波方法，其基本思想是：将以某一像素为中心的滑动窗口内的所有像素点的灰度值进行排序，选取中间值作为中心像素点灰度的新值。中值滤波对于斑点噪声与椒盐噪声来说效果尤其理想。
但通常的中值滤波中的数据排序费时较多，特别在大滑动窗口下，需要进行大量的数据比较工作，不利于图像快速实时的处理。因而有必要对中值滤波进行改进。
发明内容
本发明的目的在于提供一种改进的快速中值滤波算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种改进的快速中值滤波算法包括以下步骤：
A、如图1所示，将5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序；
B、如图2所示，将经过步骤A之后的像素灰度值再沿y轴方向排序；
C、如图3所示，将经过步骤B之后的像素灰度值沿y＝-x方向排序；
D、如图4所示，最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的平均值。
优选的，所述步骤A中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序，如图1所示。25个候选数值均位于网格为5×5的二维xy平面上，分别标记为P(1,1)-P(5,5)。沿x轴方向，这25个数值被分成5组，如L1-L5。L1由P(1,1)-P(1,5)组成，而L5由P(5,1)-P(5,5)组成。在L1中沿着x轴方向执行降序操作，排序后，这5个位置的数学关系为P(1,1)≥P(1,2)≥P(1,3)≥P(1,4)≥P(1,5)，其他4组也执行相同的操作。每个组都有相对于其他组的独立处理，并行完成降序排序。
优选的，所述步骤C中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿y＝-x方向排序在前两个步骤之后，只有13个候选数值(如灰色阴影圈)有机会竞争最终的中值，如图3所示。这13个候选数值按照y＝-x方向分成3组，其中第i组、j组和k组分别包含4、5和4个候选数值。每组以相同的方式沿y＝-x方向进行并行降序排序。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明采用基于3方向排序的改进中值滤波算法，其中步骤A、步骤B、步骤C中的排序都是基于并行处理的，极大缩短了算法的时间复杂度O(n)。
(2)本发明去除图像中的噪声信息效果明显，尤其是图像中的椒盐噪声。
附图说明
图1为沿x轴方向降序原理图。
图2为沿y轴方向降序原理图。
图3为沿y＝-x方向降序原理图。
图4为确定中值原理图。
具体实施方式
本发明提供一种技术方案：一种改进的快速中值滤波算法,下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。包括以下步骤：
A、如图1所示，将5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序；
B、如图2所示，将经过步骤A之后的像素灰度值再沿y轴方向排序；
C、如图3所示，将经过步骤B之后的像素灰度值沿y＝-x方向排序；
D、如图4所示，最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的中值。
本发明中，步骤A中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序，如图1所示。25个候选数值均位于网格为5×5的二维xy平面上，分别标记为P(1,1)-P(5,5)。沿x轴方向，这25个数值被分成5组，如L1-L5。L1由P(1,1)-P(1,5)组成，而L5由P(5,1)-P(5,5)组成。在L1中沿着x轴方向执行降序操作，排序后，这5个位置的数学关系为P(1,1)≥P(1,2)≥P(1,3)≥P(1,4)≥P(1,5)，其他4组也执行相同的操作。每个组都有相对于其他组的独立处理，并行完成降序排序。
本发明中，步骤B中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿y轴方向排序，如图2所示。25个候选数值沿y方向被分成5组。每组执行同步骤A相同的操作。
本发明中，步骤C中对滑动窗口内的像素灰度值沿y＝-x方向排序，在前两个步骤之后，只有13个候选数值(如灰色阴影圈)有机会竞争最终的中值，如图3所示。这13个候选数值按照y＝-x方向分成3组，其中第i组、j组和k组分别包含4、5和4个候选数值。每组以相同的方式沿y＝-x方向进行并行降序排序。
本发明中，步骤D中最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的平均值，如图4所示。
综上所述，本发明提供的改进的快速中值滤波算法，能够有效去除图像中的噪声信息，并减少程序的运行时间。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种改进的快速中值滤波算法,其特征在于：包括以下步骤：
A、如图1所示，将5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序；
B、如图2所示，将经过步骤A之后的像素灰度值再沿y轴方向排序；
C、如图3所示，将经过步骤B之后的像素灰度值沿y＝-x方向排序；
D、如图4所示，最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的平均值。
2.根据权利要求1所述的一种改进的快速中值滤波算法，其特征在于：所述步骤A中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿x轴方向排序，如图1所示。25个候选数值均位于网格为5×5的二维xy平面上，分别标记为P(1,1)-P(5,5)。沿x轴方向，这25个数值被分成5组，如L1-L5。L1由P(1,1)-P(1,5)组成，而L5由P(5,1)-P(5,5)组成。在L1中沿着x轴方向执行降序操作，排序后，这5个位置的数学关系为P(1,1)≥P(1,2)≥P(1,3)≥P(1,4)≥P(1,5)，其他4组也执行相同的操作。每个组都有相对于其他组的独立处理，并行完成降序排序。
3.根据权利要求1所述的一种改进的快速中值滤波算法，其特征在于：所述步骤B中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿y轴方向排序，如图2所示。25个候选数值沿y方向被分成5组。每组执行同步骤A相同的操作。
4.根据权利要求1所述的一种改进的快速中值滤波算法，其特征在于：所述步骤C中对5×5滑动窗口内的像素灰度值沿y＝-x方向排序在前两个步骤之后，只有13个候选数值(如灰色阴影圈)有机会竞争最终的中值，如图3所示。这13个候选数值按照y＝-x方向分成3组，其中第i组、j组和k组分别包含4、5和4个候选数值。每组以相同的方式沿y＝-x方向进行并行降序排序。
5.根据权利要求1所述的一种改进的快速中值滤波算法，其特征在于：所述步骤D中，最终的中值结果是3个候选数值A、B、C的平均值，如图4所示。
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