一种基于相似度函数的自适应加权椒盐噪声滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于相似度函数的自适应加权椒盐噪声滤波方法。包括以下步骤：8位灰度图像中，设定图像的滤波窗口，通过中心像素灰度值判断为噪声像素或疑似噪声像素，否则为信号像素；建立标记矩阵对噪声像素进行标记，排除滤波窗口中与中心像素灰度值相同的像素点，将满足标记矩阵元素的信号点构成第一信号点集合，对第一信号点集合中的信号点进行处理得到第一输出图像，将第一输出图像中各个输出像素对应位置的标记矩阵元素设定为零，完成滤波处理。本发明具有良好的消除噪声和保持细节的能力，实用性强；对于处理不同噪声密度的图像，本发明方法的自适应性、去除噪声的能力、保护细节方面远优于传统的滤波方法。

主权项

一种基于相似度函数的自适应加权椒盐噪声滤波方法，其特征在于：被椒盐噪声污染的图像为X，滤波处理后的图像为Z，按照以下步骤进行滤波：1)8位灰度图像中，被椒盐噪声污染的图像X的滤波窗口大小为3×3，若该滤波窗口的中心像素灰度值x(i,j)为0或者255，i，j分别为滤波窗口中心像素的横、纵坐标，则该滤波窗口的中心像素为噪声像素或疑似噪声像素，否则为信号像素；2)建立与被椒盐噪声污染的图像X大小相同的标记矩阵F对噪声像素进行标记，在标记矩阵F中，若被椒盐噪声污染的图像X的滤波窗口的中心像素灰度值x(i,j)所在的像素为噪声像素或疑似噪声像素，则标记矩阵元素F(i,j)＝1；否则标记矩阵元素F(i,j)＝0；3)排除滤波窗口中与中心像素灰度值x(i,j)相同的像素点，将满足标记矩阵元素F(i,j)＝0的信号点构成第一信号点集合[x(i+s,j+t)]，其中s,t分别横纵坐标的偏移量，‑1≤s≤1，‑1≤t≤1；4)对第一信号点集合[x(i+s,j+t)]中的信号点进行处理得到第一输出图像Y，将第一输出图像Y中各个输出像素对应位置的标记矩阵元素F(i,j)设定为0；5)完成滤波处理。