一种快速高效去除图像椒盐噪声的均值滤波方法

摘要

本发明公开了一种快速高效去除图像椒盐噪声的均值滤波方法。包括以下步骤：8位灰度图像中，设定图像的滤波窗口，若中心像素灰度值为0或者255，则为疑似噪声像素，否则为信号像素；若为疑似噪声像素，从边界像素中提取信号像素构成集合，若为信号像素，则不处理；若提取的信号像素所构成集合为非空集，不处理；若为空集，则将滤波窗口大小加2，直至新集合为非空集；再用集合的元素灰度值均值代替，重复上述步骤处理直至所有疑似噪声像素，得到滤波处理后的图像。本发明具有良好的消除噪声和保持细节的能力，实用性强；实现了图像的自适应滤波，可简单、高效地去除高密度椒盐噪声，保留边缘及图像细节，效率远优于传统的滤波方法。

主权项

一种快速高效去除图像椒盐噪声的均值滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：1）8位灰度图像中，令被椒盐噪声污染的图像X的滤波窗口大小W 为N×N，若该滤波窗口的中心像素灰度值x(i , j)为0或者255，则该像素为疑似噪声像素，否则为信号像素；2）若该滤波窗口的中心像素为疑似噪声像素，从滤波窗口的边界像素中提取该滤波窗口中的信号像素构成集合Ω^s₀，初始集合Ω^s₀如下公式1所示：Ω^s₀ = {｛x(m , n) | i‑(W‑1)/2 ≤m≤ i+(W‑1)/2, n = j‑(W‑1)/2｝∪｛x(m , n) | i‑(W‑1)/2 ≤m≤ i+(W‑1)/2, n = j+(W‑1)/2｝∪｛x(m , n) |j+1‑(W‑1)/2 ≤n≤ j‑1+(W‑1)/2, m = i‑(W‑1)/2｝∪｛x(m , n) | j+1–(W‑1)/2 ≤n≤ j‑1+(W‑1)/2, m = i+(W‑1)/2｝} ∩｛x(m , n) | x(m , n) ≠ 0｝∩｛x(m , n) | x(m , n) ≠ 255｝                                   （1）其中，m为滤波窗口中除中心像素以外的其他像素的横坐标，n为滤波窗口中除中心像素以外的其他像素的纵坐标，i为滤波窗口的中心像素的横坐标，j为滤波窗口的中心像素的纵坐标；若该滤波窗口的中心像素为信号像素，则不进行任何处理；3）若步骤2）得到的集合Ω^s₀为非空集，不进行任何处理；若步骤2）得到的集合Ω^s₀为空集，则继续将滤波窗口大小W加2，针对大小加2后的滤波窗口重复步骤2）构造新集合，直到新集合Ω^s₁为非空集；4）将该滤波窗口的中心像素灰度值x(i , j)用集合Ω^s₁中的元素灰度值均值代替，进行滤波处理，得到该中心像素滤波处理后的像素y(i , j)，即y(i , j) = mean( y(m , n) , y(m , n)∈ Ω^s₁ )；5）对于被椒盐噪声污染的图像X中的其他初始滤波窗口中的疑似噪声像素，重复2）到4）直至完成所有疑似噪声像素的滤波处理，得到滤波处理后的图像Y。