中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用_高浩軍

1、第30卷第8期電子工程師Vol.30No.82004年8月ELECTRONICENGINEERAug.2004中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用高浩軍,杜宇人(揚州大學信息工程學院,江蘇省揚州市225009)【摘要】通常在實際獲取的圖像中存在一定的噪聲,而噪聲的存在勢必影響圖像的清晰度、對比度等因素,會直接影響到下一步的圖像處理。因此,圖像濾波技術(shù)的研究一直是國內(nèi)外研究的熱點。中值濾波是一種典型的非線性濾波技術(shù),能有效濾除干擾噪聲。文中探討了中值濾波算法原理及其在圖像處理中的應(yīng)用,并給出了采用MATLAB仿真的實例,結(jié)果表明其具有較好的實用價值。關(guān)鍵詞:圖像噪聲,中值濾波,MATLAB仿真中圖分類號:

2、TN911.73對圖像進行平滑處理2。具體步驟如下:a)將模板在圖像中漫游,并將模板中心與圖像中心某個像素的位置重合;b)讀取模板下各對應(yīng)像素的灰度值;c)將這些灰度值從小到大排列成一列;d)找出排在中間的一個值;e)將這個中間值賦給對應(yīng)模板中心位置的像素。中值濾波的輸出像素是由領(lǐng)域圖像的中間值決定的,因而中值濾波對極限像素值(與周圍像素灰度值差別較大的像素)遠不如平均值那么敏感,從而可以消除孤立的噪聲點,又可以使圖像產(chǎn)生較少的模糊。通常,二維情況下的中值濾波3可定義為:Yij=medianXin=medianXi+m.(m,n)WXij;(i,j)Z2j=n;(1)式中:W為平面窗口尺寸;m

3、為窗口水平尺寸;n為窗口垂直尺寸;Xij為被處理的圖像平面上的一個像素點,坐標為(i,j);Yij為以Xij為中心、窗口W所套中范圍內(nèi)像素點灰度的中值,即中值處理的輸出值;Z2為二維數(shù)據(jù)串的序號。中值濾波的優(yōu)勢在于它能夠保護圖像的邊緣信息,而且可以除去圖像中含有的無用的圖像噪聲,通常要求1/2窗寬大于噪聲的延續(xù)寬度,由于中值是第(nW+1)/2個最大值,因此就需要搜索3(nW2-1)/8次,通過計算可知,隨著窗口尺寸的增加,比較次數(shù)將快速變大,因而二維中值濾波器的窗口形狀和尺寸對濾波效果的影響很大,在不同的圖像內(nèi)容和不同的要求下,應(yīng)采用不同的形狀和尺寸,通常有線形、方形、十字形、圓環(huán)形等,而窗

4、口的尺寸由小變大逐步增大點數(shù),直到取得滿意的濾波效果為止。一般而言,對于變0引言由于圖像在攝取過程中受到攝取器件、周圍環(huán)境等影響,會使攝取到的圖像中含有噪聲。噪聲通常是隨機產(chǎn)生的,因而具有分布和大小的不規(guī)則性。為了使圖像更逼真,需要進行圖像去噪。去噪也就是濾波,通?？煞譃榫€性濾波和非線性濾波兩類,使用的方法有領(lǐng)域平均法、模板法、多圖像平滑法、中值濾波法等。由于前3種方法在濾除噪聲的同時也會影響圖像的邊界和細節(jié),而中值濾波算法在此方面具有優(yōu)越性,因此而得到了更廣泛的應(yīng)用。圖像的噪聲是影響人眼觀察的最直接、最有害和最關(guān)鍵的問題。如何使圖像在終端畫面上保持顯示圖像的各類信息,并得以加強,又適合于人眼

5、觀察,并合理消除大量的噪聲,一直是圖像處理研究領(lǐng)域進行的主要課題之一。11中值濾波算法原理中值濾波是常用的一種非線性平滑濾波。它是一種領(lǐng)域運算,類似于卷積,但不是加權(quán)求和計算,而是把領(lǐng)域中的像素按灰度等級進行排序,然后選擇該組的中間值作為輸出像素值。它能減弱或消除傅里葉空間的高頻分量,但影響低頻分量。因為高頻分量對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣的灰度值具有較大較快變化的部分,該濾波可將這些分量濾除,使圖像平滑。其主要原理是:首先確定一個以某個像素為中心點的領(lǐng)域,一般為方形領(lǐng)域;然后將領(lǐng)域中的各個像素的灰度值進行排序,取其中間值作為中心點像素灰度的新值,這里的領(lǐng)域通常被稱為窗口;當窗口在圖像中上下左右進行移

6、動后,利用中值濾波算法可以很好地收稿日期:2004-05-10;修回日期:2004-06-08··圖像處理與顯示技術(shù)·電子工程師2004年8月化緩慢的且具有較長輪廓線物體的圖像,可采用方形或圓形,而對于具有尖角物體的圖像則采用十字窗口。K1=medfilt2(J,7,7);/進行7×7模板的中值濾波subplot(2,2,2)imshow(K1);title(3×3模板中值濾波');subplot(K2);title(5×5模板中值濾波');subplot(2,2,4)imshow(K3);title(7×7

7、模板中值濾波');2中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用示例對“eight.tif”實現(xiàn)不同模板的中值濾波,并比較結(jié)果。得到圖像結(jié)果如圖1所示。3結(jié)束語由上述結(jié)果可見,中值濾波在衰減噪聲的同時不會使圖像的邊界模糊,這是中值濾波得到廣泛應(yīng)用的原因。中值濾波去除噪聲的效果依賴于2個要素:領(lǐng)域的空間范圍和中值計算中涉及的像素數(shù)。一般說來,小于濾波器面積一半的亮或暗的物體基本上會被濾除,而較大的物體幾乎會原封不動地保存下來,因此,中值濾波器的空間尺寸必須根據(jù)現(xiàn)有的問題來進行調(diào)整。較簡單的模板是n×n的方形(注:此處的n通常是奇數(shù)),計算時將使用到所有的n2個像素點。總之,上述中值濾波算法具有較

8、好的理論基礎(chǔ),而且針對不同的目標圖像具有算法簡單、實時性好、可靠圖1圖像處理結(jié)果性高等特點,既能夠保護圖像的邊緣信息,又可以除去圖像中含有的無用的圖像噪聲,具有較好的實用價值。參考文獻1天捷,沙飛,張新生.實用圖像分析與處理技術(shù).北京:電子工業(yè)出版社,19952陳楊,陳榮娟,郭穎輝.Matlab6.X圖形編程與圖像處理.西安:西安電子科技大學出版社,20023夏德深.現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及應(yīng)用.南京:東南大學出版社,1997通過MATLAB實現(xiàn)的具體程序如下:I=imread(eight.tif');J=imnoise(I,salt&pepper',0.02);%對指定的圖

9、像加入椒鹽噪聲subplot(2,2,1)imshow(J);title(噪聲圖像');K1=medfilt2(J,3,3);/進行3×3模板的中值濾波K1=medfilt2(J,5,5);/進行5×5模板的中值濾波TheApplicationofMedianFilteringonImageProcessingGaoHaojun,DuYuren(YangzhouUniversity,Yangzhou225009,China)【Abstract】Becauseoftheinfluenceofimpersonalcondition,theimagestakeninpra

10、cticewillhaveyawp.Yawpcantouchthedefinitionandcontrastoftheimages.Itwillaffectthenextprocessofimageprocessing.So,thetechnologyofimagefilteringisresearchinghotspotofinlandoroutland.Medianfilteringintroducedinthispaperisanonlinearsignalprocessingmethod.Itiseffecttofilterthenoise.Thispaperintroducesitsprincipleanditsappli-cationonimageproce