图像超高密度椒盐噪声的降除方法

摘要

本发明公开了一种图像超高密度椒盐噪声的降除方法。主要解决现有方法无法滤除超高密度椒盐噪声的问题。实现步骤为：(1)用极值方法检测噪声点；(2)先用3×3窗口中的四点模板非噪声点的均值取代噪声点的值，递归处理3次，然后用3×3窗口的模板非噪声点的均值取代噪声点的值，递归处理3次；在每次递归处理中检测噪声点是否处理完，如果未处理完就增大窗口，采用四点模板和模板分别进行同样的递归均值滤波，一直达到11×11窗口结束；(3)如果噪声密度0.85以上，则用3×3窗或全域窗继续进行均值滤波处理，最后达到超高密度噪声的降除。本发明具有计算复杂度低、去噪范围大、有效抑制超高密度的椒盐噪声的优点。

主权项

一种图像超高密度椒盐噪声的降除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1）输入大小为m×n，灰度级为0到L之间的噪声图像I，其中L在图像数据类型为uint8时取255；步骤2）用最大值和最小值方法判断噪声，生成噪声0‑1二值映射矩阵N^I，即当像素值为最小值0或者为最大值L时，该像素为噪声点N^I(i,j)=0，否则为非噪声点N^I(i,j)=1：，i=1, 2, …, m，j=1, 2, …, n；步骤3）计算噪声密度p：；步骤4）设R为恢复图像，其对应的噪声0‑1二值映射矩阵N^R，令R=I，N^R=N^I；步骤5）3×3四点窗口递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果噪声点处理完，则终止，并输出去噪结果；步骤6）3×3十字窗口递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果噪声点处理完，则终止，并输出去噪结果，否则增大窗口为5×5，继续进行递归均值滤波；步骤7）5×5四点窗口递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果噪声点处理完，则终止，并输出去噪结果；步骤8）5×5十字窗口递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果噪声点处理完，则终止，并输出去噪结果，否则增大窗口为7×7，进行如上所述的7×7四点递归均值滤波和7×7十字窗口递归均值滤波，一直到窗口为11×11结束；步骤9）如果p大于或等于0.85并小于0.9，用十字窗S_ij=[0 1 0;1 1 1;0 1 0]对所获得的去噪结果R_t进行均值滤波：；步骤10）如果p大于0.9，采用S_ij=[0 1 0;1 1 1;0 1 0]对所获得的去噪结果R_t进行均值滤波：。