基于幻方编码的中值滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于幻方编码的中值滤波方法，其包括以下步骤：步骤一、读取图像中各像素的坐标和灰度值；步骤二、遍历图像，采用基于幻方编码的方法判断各像素是否为噪声像素或者是否位于线性细节区；步骤三、对于非噪声像素，令其灰度值保持不变，对于噪声像素，通过修改所述噪声像素的灰度值去除噪声。采用本发明对可能作为噪声像素处理的像素进行了是否位于线性细节区的判断，不会造成线性细节区内的像素缺失，确保图像信息完整；对线性细节区内的像素采用幻方编码的方法进行判断，计算量小；根据灰度中值与灰度最大值和最小值的平均值之间的差异情况选择合适的值替换噪声像素，减少了因去除图像噪声处理造成的图像模糊的现象。

主权项

1.一种基于幻方编码的中值滤波方法，其特征在于，按照以下步骤处理：步骤一、读取图像中各像素的坐标和灰度值；步骤二、遍历图像，采用基于幻方编码的方法判断各像素是否为噪声像素a.取以待处理的像素为中心的(2N+1)×(2N+1)的图像块为处理单元，对所述处理单元内的像素所处位置按照幻方进行编码，得到的幻方编码序列为{p_1，1，p_1，2，…，p_2N+1，2N，p_2N+1，2N+1}，所述幻方编码序列对应的灰度值序列为{a_1，1，a_1，2，…，a_2N+1，2N，a_2N+1，2N+1}，其中N为自然数，p_i，j为(i，j)位置处的幻方编码，a_i，j为(i，j)位置处的灰度值；b.将所述处理单元内像素的灰度值按照从小到大进行排序，设排序后的灰度值序列为所述排序后的灰度值序列中各灰度值所对应的像素在所述处理单元中所处的位置序列为{i₁，i₂…i_(e+1)/2…i_e-1，i_e}，所述位置序列对应的排序后的幻方编码序列为在上述序列中，e＝(2N+1)×(2N+1)为最小的灰度值为最大的灰度值为灰度中值；c.当则待处理的像素是非噪声像素，式(1)中ε的取值范围为：当式(1)不成立时，根据下述公式(2)至(4)或者(5)至(7)是否同时成立来判断待处理的像素是否位于线性细节区：$a_M-a_{i_1}<{ϵ}_1---\left(2\right)$$a_{i_{2N+1}}-a_{i_1}<{ϵ}_2---\left(3\right)$$\underset{j=1}{\overset{2N+1}{\Sigma }}{p}_{i_j}==Q---\left(4\right)$$a_{i_e}-a_M<{ϵ}_1---\left(5\right)$$a_{i_e}-a_{i_{e-2N}}<{ϵ}_2---\left(6\right)$$\underset{j=e-2N}{\overset{e}{\Sigma }}{p}_{i_j}==Q---\left(7\right)$式中，a_M为待处理的像素灰度值ε₁的取值范围为：Q为幻和，ε₂的取值范围为：当公式(2)、(3)和(4)同时成立或者公式(5)、(6)和(7)同时成立时，则待处理的像素位于线性细节区；步骤三、对于非噪声像素，令其灰度值保持不变；对于噪声像素，通过修改所述噪声像素的灰度值去除噪声，其方法为：当则用所述灰度中值替换噪声像素；当上式(8)不成立时，用替换噪声像素，即用灰度中值及位于灰度中值前后各N个灰度值的平均值替换噪声像素，式(8)中ε₃的取值范围为：