基于中值濾波的圖像噪聲消除方法研究

基于中值濾波的圖像噪聲消除方法研究

視頻圖像是基于人類的照明特性和大量的變換、處理、傳輸和其他應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)。視頻圖像的噪聲是最直接、最有害和最重要的影響人類觀察的問(wèn)題。如何使得圖像在終端畫(huà)面上即保持顯示圖像的各類要素信息,并得以加強(qiáng),又適合于人眼觀察,還能合理的消除大量的噪聲是圖像處理研究領(lǐng)域進(jìn)行的主要研究之一。目前,常用的圖像噪聲濾波方法有低通濾波法(它主要用于基帶信號(hào))、帶通濾波法(用于提取調(diào)制信號(hào),消除帶外噪聲)、平滑、銳化濾波(即LUM(lowor-upper-middle)濾波)、均值濾波、中值濾波等多種。具體采用什么樣的濾波方法要根據(jù)影響信號(hào)的噪聲與系統(tǒng)的具體情況而定。作者對(duì)四種含有不同類型噪聲的信號(hào)分別采用了低通濾波、LUM濾波、變換濾波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波等不同的方法,并觀察了濾波前后信號(hào)的頻譜變化情況和最后圖像顯示的效果,得出:①中值濾波法是消除隨機(jī)圖像噪聲的最佳方法,但該方法對(duì)于系統(tǒng)高斯噪聲和均值型噪聲的消除效果并不理想;②理論分析所得的最佳效果和實(shí)際顯示圖像的最佳狀態(tài)存在著一定的偏差,最終圖像顯示效果和人眼視覺(jué)特性有著密切的關(guān)系,在分析和處理圖像噪聲時(shí),必須結(jié)合人眼的視覺(jué)特性。1中值濾波消除圖像隨機(jī)噪聲的可行性在圖像處理過(guò)程中,傳輸系統(tǒng)和外部干擾給圖像造成的噪聲如何消除是影響顯示圖像質(zhì)量的關(guān)鍵問(wèn)題,不影響人眼觀察的噪聲信號(hào)對(duì)顯示圖像并不產(chǎn)生干擾,圖像質(zhì)量的好壞和人眼的感光特性是密切相關(guān)的。由于人眼對(duì)圖像的感覺(jué)是以亮度感覺(jué)為主的,而亮度感覺(jué)主要是由人眼的桿狀細(xì)胞來(lái)完成的,桿狀細(xì)胞對(duì)顯示圖像的感光是人眼多個(gè)細(xì)胞的平均光。人眼的錐狀細(xì)胞感覺(jué)色彩,桿狀細(xì)胞感覺(jué)亮高,每只人眼含有60～80萬(wàn)個(gè)錐狀細(xì)胞,并集中分布在人眼視軸與視網(wǎng)膜相交的黃斑區(qū)內(nèi);含有7600～15000萬(wàn)個(gè)桿狀細(xì)胞,并廣泛分布于整個(gè)視網(wǎng)膜表面,人眼的錐狀細(xì)胞每個(gè)細(xì)胞連接一根神經(jīng)末梢,而感狀細(xì)胞是若干個(gè)細(xì)胞同時(shí)連接在一根神經(jīng)末梢上。人眼對(duì)亮度的感覺(jué)主要來(lái)自桿狀細(xì)胞。因此,人眼感受的是若干個(gè)桿狀細(xì)胞,對(duì)平均光的刺激,而中值濾波所取的圖像信號(hào)的中值正好適合于人眼桿狀細(xì)胞的感光。對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波后,可以很好地消除分布在圖像上的各類隨機(jī)噪聲,且不影響圖像給人的感覺(jué)。在圖像傳輸過(guò)程中,外部干擾和系統(tǒng)內(nèi)部干擾會(huì)給圖像帶來(lái)很多的隨機(jī)噪聲干擾,利用中值濾波就能很好地消除這些干擾,而中值濾波對(duì)圖像信號(hào)的衰減又不影響人眼對(duì)圖像的感覺(jué)。因此,利用中值濾波法來(lái)消除圖像的隨機(jī)干擾噪聲是圖像隨機(jī)噪聲消除的最佳方法。利用中值濾波還可消除其它類型的圖像噪聲,具體可參見(jiàn)本文給出的中值濾波效果圖。2圖像的量化處理成像設(shè)備所產(chǎn)生的圖像,跟人眼有所不同,它們通常是確定的或唯一的。所生成的圖像主要分為兩類:一類是物理光學(xué)圖像,一類是電子學(xué)圖像。在圖像處理學(xué)中主要涉及的是電子學(xué)圖像,它是由電子設(shè)備(攝像機(jī)、數(shù)碼像機(jī)、計(jì)算機(jī)、掃描儀等)所產(chǎn)生的。在對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí),一般應(yīng)首先將電子設(shè)備所產(chǎn)生的圖像送入數(shù)字化儀(digitizer),使其變?yōu)橐环鶖?shù)字化的圖像,從而對(duì)數(shù)字化的圖像進(jìn)行處理。圖像數(shù)字化需要經(jīng)過(guò)以下步驟。(1)按一定空間位置選取取樣孔隙,忽略圖像的其它部分,由取樣孔隙獲取每個(gè)像素。(2)將取樣孔隙依一定模式在圖像上移動(dòng),可使圖像像素按某種順序排列,從而滿足對(duì)圖像的掃描。(3)采用光感應(yīng)器(Sensor)來(lái)量度光透過(guò)取樣孔隙所獲得的圖像亮度;并將光強(qiáng)信號(hào)轉(zhuǎn)化成電流或電壓信號(hào)。(4)采用量化器將感應(yīng)器產(chǎn)生的圖像進(jìn)行量化,使圖像變成有限個(gè)可能的取值,從而完成圖像的量化過(guò)程。(5)量化后的圖像還需進(jìn)行數(shù)字化編碼,從而完成對(duì)模擬信號(hào)數(shù)字化的過(guò)程及圖像的A/D轉(zhuǎn)換過(guò)程。將數(shù)字化的圖像信號(hào)送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行各類變換和處理,各類處理的目的是為了用最少的信息來(lái)表述最多的圖像內(nèi)容,并且能夠合理的消除圖像中的各類噪聲。如何處理圖像中的噪聲是我們最關(guān)心的問(wèn)題。處理圖像的關(guān)鍵問(wèn)題是要解決圖像中的干擾、失真和噪聲。高斯白噪聲和隨機(jī)噪聲是圖像傳送中最常出現(xiàn)的兩種噪聲。高斯噪聲常來(lái)自于設(shè)備,隨機(jī)噪聲主要來(lái)自于信道和外部系統(tǒng)。隨機(jī)脈沖干擾噪聲和隨機(jī)椒鹽噪聲對(duì)圖像的影響特別大,這類噪聲的處理,對(duì)圖像處理有著十分重要的意義。中值濾波法就能很好地消除這類噪聲。對(duì)于隨機(jī)噪聲,若采用簡(jiǎn)單的平滑濾波(低通濾波),優(yōu)點(diǎn)是電路簡(jiǎn)單方便,且對(duì)圖像中隨機(jī)噪聲的消除具有很好的效果;但它同時(shí)又使得圖像的邊緣變的模糊,造成人眼視覺(jué)上的失真。若即想消除噪聲,又不想讓圖像變得模糊,采用平滑濾波時(shí),必須增加銳化圖像的銳化濾波電路,即平滑銳化濾波(也叫LUM濾波);平滑銳化濾波是噪聲消除的實(shí)用方法之一,在圖像分割預(yù)處理中常常采用,它具有實(shí)用的程序和電路,該方法主要采用圖像高低的統(tǒng)計(jì)平均值和圖像樣本中值進(jìn)行比較,通過(guò)運(yùn)算得到圖像的輸出值;此過(guò)程含有了圖像中值、統(tǒng)計(jì)平均值、輸出值的運(yùn)算過(guò)程,對(duì)圖像處理具有明顯的效果。采用中值濾波進(jìn)行圖像隨機(jī)噪聲的處理,能夠很好的消除圖像中的隨機(jī)干擾噪聲和其他噪聲給圖像帶來(lái)的影響,并能保持圖像的原有效果,在后面的圖像處理效果圖中得到了印證。3利用中值濾波可以去除圖像中的隨機(jī)噪聲3.1中值濾波器的作用中值濾波是由圖基(Turky)在1971年提出的,中值濾波的原理是把序列(Sequence)或數(shù)字圖像(digitalimage)中一點(diǎn)的值,用該點(diǎn)鄰域中各點(diǎn)值的中值來(lái)替代。對(duì)序列而言中值的定義是這樣的:若x1x2…xn為一組序列,先把其按大小排列為xi1≤xi2≤xi3?≤xinxi1≤xi2≤xi3?≤xin則該序列的中值y為y=Med{x1x2?xn}=???????xi(n+12)12[xin2+xi(n+12)]n為奇數(shù)n為偶數(shù)(1){x1x2?xn}={xi(n+12)n為奇數(shù)12[xin2+xi(n+12)]n為偶數(shù)(1)式(1)中,若把一個(gè)點(diǎn)的特定長(zhǎng)度或形狀的鄰域作為窗口,在一維情況下,中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口。窗口正中間那個(gè)像素的值用窗口各像素值的中值來(lái)代替,設(shè)輸入序列為{xi,i∈I},I為自然數(shù)集合或子集,窗口長(zhǎng)度為n,且令u=n?12u=n-12,則濾波器的輸出為yi=Med{xi}=Med{xi?u?xi?xi+u}(2)yi=Μed{xi}=Μed{xi-u?xi?xi+u}(2)式(2)表明i點(diǎn)的中值僅與窗口前后各點(diǎn)的中值有關(guān),yi為序列xi的中值。若把式(2)中,中值濾波的概念推廣到二維,并利用某種形式的二維窗口。則可對(duì)二維中值濾波做如下定義:設(shè){xij,(i,j)∈I2}表示數(shù)字圖像各點(diǎn)的灰度值,濾波窗口為A,yij為窗口是A在xij點(diǎn)的中值,則yij=MedA{xij}=Medyij=ΜedA{xij}=Μed{x(i+r),(j+s),(r,s)∈A,i,j,∈I2}(3)式(3)為窗口是A的xij點(diǎn)的中值表達(dá)式,二維中值濾波的窗口可以取方形,也可以取近似圓形或十字形。3.2中值濾波針對(duì)圖像的中值濾波的過(guò)程為,首先將模板內(nèi)(窗口)所涵蓋的像素按灰度值由小到大排列,再取序列中間點(diǎn)的值作為中值,并以此值作為濾波器的輸出值。在有很強(qiáng)的胡椒粉式(或脈沖)干擾的情況下,因?yàn)檫@些灰度值的干擾值與其鄰近像素的灰度值有很大的差異,因此經(jīng)排序后取中值的結(jié)果是強(qiáng)迫將此干擾點(diǎn)變成與其鄰近的某些像素的灰度值一樣,從而達(dá)到去除干擾的效果。應(yīng)當(dāng)注意的是中值濾波的過(guò)程是一個(gè)非線性的操作過(guò)程,它即能保持圖像的輪廓,又能消除強(qiáng)干擾脈沖噪聲。中值濾波除直接采用圖像像素作中值外,還可采用其它的方法,例如平滑銳化濾波就含有取中值和樣點(diǎn)計(jì)算的過(guò)程。另一種方法是先計(jì)算周邊像素灰度的平均值,若所考慮像素的灰度與此平均值的差異超過(guò)一定臨界值時(shí),則判定此像素為干擾,該點(diǎn)的值應(yīng)采用先前計(jì)算所得的平均值來(lái)替代,若不超出臨界則用該點(diǎn)實(shí)際像素的灰度值作為濾波器的輸出,此種方法更接近于人眼的實(shí)際感覺(jué)。利用中值濾波法消除圖像噪聲要經(jīng)過(guò)如下過(guò)程:(1)輸入圖像;(2)加入模擬噪聲;(3)中值濾波。中值濾波的效果見(jiàn)圖1。由圖1可以看出,中值濾波對(duì)于消除高斯白噪聲效果不是特別理想,但對(duì)消除隨機(jī)干擾噪聲效果卻非