余貴水，李曉龍，魏鐘記

（海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，湖北 武漢 430033）

現(xiàn)代生活和工作中，圖像已成為不可缺少的傳輸媒介。在軍事領(lǐng)域，它能夠使戰(zhàn)場(chǎng)人員準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)信息，從而有效地實(shí)施應(yīng)對(duì)措施?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，高新技術(shù)的綜合運(yùn)用，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，獲取圖像的難度也越來越大，得到的圖像往往伴隨著強(qiáng)噪聲，很難辨別目標(biāo)。對(duì)于紅外圖像，紅外成像系統(tǒng)中的探測(cè)器是系統(tǒng)噪聲的主要來源，是影響紅外系統(tǒng)圖像質(zhì)量的主要因素。它包含兩個(gè)方面，一方面是探測(cè)器自身產(chǎn)生的噪聲，另一方面是成像系統(tǒng)產(chǎn)生的噪聲，如線掃描系統(tǒng)的掃描噪聲，凝視系統(tǒng)中的隨機(jī)噪聲等。來自紅外傳感器的圖像數(shù)據(jù)，在形成、傳輸和處理過程中，由于通過媒質(zhì)的實(shí)際性能和接收設(shè)備的限制，不可避免地存在著外部噪聲和內(nèi)部噪聲[1]。脈沖噪聲中典型的椒鹽就是由圖像傳感器、傳輸信道、解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。它往往由圖像切割引起。

一般去除脈沖干擾級(jí)椒鹽噪聲最常用的算法是中值濾波。中值濾波器能有效地去除圖像中的脈沖噪聲，但傳統(tǒng)的中值濾波器在濾波時(shí)無條件地作用于每個(gè)像素，結(jié)果圖像中那些原本末受噪聲污染的像素的灰度值也被替換。為了解決既要降噪，又要保護(hù)圖像細(xì)節(jié)這一矛盾，本文吸取了基于極值中值濾波算法的思想，找出了一種新的濾除噪聲的方法。

1 算法實(shí)現(xiàn)與原理分析

選取3×3窗口，取窗口區(qū)域中最大和最小值像素點(diǎn)，遍歷整幅窗口，讓每個(gè)3×3窗口區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值減去這個(gè)最大和最小值，這樣可去除極值點(diǎn)，重新賦值。

具體框圖如圖1所示。

需要說明的是：在3×3和5×5濾波窗口約束條件的設(shè)置中，零點(diǎn)數(shù)目的臨界值分別取了6和15。這2個(gè)值是在進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行全面分析評(píng)定的基礎(chǔ)上，充分考慮了噪聲密度大小對(duì)不同尺寸濾波窗口的影響后，給出的經(jīng)驗(yàn)值[2]。另外，對(duì)于7×7窗口，非零點(diǎn)的個(gè)數(shù)超過45的情況極少發(fā)生，所以對(duì)此不做處理。

遍歷整幅圖像，在低信噪比的情況下，窗口中的極值點(diǎn)不一定是噪聲點(diǎn)，而被錯(cuò)誤的賦值。為盡可能避免這種情況，需要對(duì)后續(xù)圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理。把經(jīng)多窗口自適應(yīng)濾波處理后的圖像與原始圖像相減，得到的是含有誤檢點(diǎn)的噪聲圖像，選取閾值進(jìn)一步處理。若是噪聲點(diǎn)，則2幅圖像相減后所得的值會(huì)大于閾值，若是誤檢點(diǎn)，則2幅圖像相減后所得的值小于閾值。由此，可進(jìn)一步提取噪聲點(diǎn)。標(biāo)記出這些噪聲點(diǎn)在原始噪聲圖像上的位置，使其歸零，再采用自適應(yīng)窗口的方法進(jìn)行賦值，得到最終的圖像。

圖1多窗口自適應(yīng)濾波框圖Fig.1 Block diagram of multi-window adaptive filtering

處理前后圖像的差圖像記為L(zhǎng)，由于無法精確知道誤檢點(diǎn)的數(shù)量，選取L每一列的最小值，把最小值當(dāng)作閾值T，保留所有大于T的值，這樣就可以去除部分誤檢點(diǎn)，更好地恢復(fù)圖像。

2 仿真結(jié)果及分析

圖2（a）～圖2（h）以仿真圖的形式從另一角度闡述了本文算法的處理流程。本文采用峰值信噪比反應(yīng)去除誤檢點(diǎn)前后圖像的改善效果，峰值信噪比的計(jì)算公式[3]為：

I（i，j）為原始圖像在像素點(diǎn)（i，j）處的灰度值，F(xiàn)（i，j）為處理后圖像在像素點(diǎn)（i，j）處的灰度值，M和N表示圖像的尺寸大小。

圖2處理流程仿真圖Fig.2 Flow chart of process simulation

圖3是圖像在0.1～0.6的信噪比下，去除誤檢點(diǎn)和包含誤檢點(diǎn)的峰值信噪比曲線。圖3中橫坐標(biāo)表示信噪比，縱坐標(biāo)表示峰值信噪比。由于該圖是圖像像素點(diǎn)灰度值的比較，所以單位無量綱。

從圖3中可以看出，在低信噪比的情況下，去除誤檢點(diǎn)后，峰值信噪比有了一定的提高。

圖3峰值信噪比曲線Fig.3 Curves of PSNRvalue

在高信噪比時(shí)，出現(xiàn)誤檢點(diǎn)的可能性會(huì)減小很多，這種情況下，采用本文的多窗口自適應(yīng)算法進(jìn)行濾波，較傳統(tǒng)的方法有很大改善。關(guān)于濾波算法去除噪聲和保護(hù)細(xì)節(jié)的綜合性能，一般采用平均絕對(duì)誤差（MAE）準(zhǔn)則和均方誤差準(zhǔn)則（MSE）及主觀觀察進(jìn)行評(píng)判[4]。

1）歸一化的MAE及MSE公式分別為：

式中，Ix，y為原始圖像在（x，y）處的灰度值，F(xiàn)x，y為處理后圖像在（x，y）處的灰度值。

表1為在信噪比為0.7的情況下所得到的數(shù)據(jù)。

表1幾種濾波算法的MSE與MAE值比較Tab.1 Comparison for MSE，MAE of several filtering algorithms

從表1中數(shù)據(jù)可以看出，在高信噪比的情況下，采用未加改進(jìn)的多窗口自適應(yīng)算法得到的效果最好。

2）仿真圖像：圖4為在信噪比是0.7的情況下，采用不同方法得到的圖像，圖4（a）為采用多窗口適應(yīng)濾波算法得到的圖像，圖4（b）為采用傳統(tǒng)算法得到的圖像，圖4（c）為濾除誤檢點(diǎn)后采用多窗口自適應(yīng)算法得到的圖像。

圖43種方法的處理結(jié)果Fig.4 Results though three methods

從圖4中可以直觀看出：在高信噪比下，圖4（a）的濾波效果最好，圖 4（c）的濾波效果次之，圖 4（b）的濾波效果最差。因此高信噪比下，采用未加改進(jìn)的多窗口自適應(yīng)濾波得到的圖像效果最好。

3 結(jié) 論

本文提出了一種面目標(biāo)的多窗口自適應(yīng)濾波算法。通過選取局部最值點(diǎn)的方法濾除噪聲點(diǎn)，結(jié)合周圍像素點(diǎn)的灰度值，恢復(fù)被污染的圖像[5]。

在低信噪比的情況下，最值點(diǎn)的選取可能包含誤檢點(diǎn)，因此還需把誤檢點(diǎn)還原，通過設(shè)定的閾值，還原出來的圖像能更好地再現(xiàn)原圖像的細(xì)節(jié)和邊緣。在高信噪比的情況下，采用本文算法，恢復(fù)的圖像比傳統(tǒng)的中值濾波和自適應(yīng)中值濾波效果更好[6]。

但在低信噪比的情況下，怎樣更有效地選取閾值，提取誤檢點(diǎn)仍是需要進(jìn)一步研究的問題。

[1]王紅梅，李言俊，張科，等.基于極值檢測(cè)的圖像濾波算法[J].激光與紅外，2007，37（10）：1117-1119.WANG Hong-mei，LI Yan-jun，ZHANG Ke，et al.An image filtering algorithm based on extremum detection[J].Laser＆Infraredv，2007，37（10）：1117-1119.

[2]閔祥龍，王江安，吳榮華，等.一種基于雙極值判決的紅外圖像高密度噪聲濾除算法 [J].紅外技術(shù)，2008，30（3）：168-172.MIN Xiang-long，WANG Jiang-an，WU Rong-hua，et al.An infrared image high-density noise filtering algorithm based on two-pass crest value judgment[J].Infrared Technique，2008，30（3） :168-172.

[3]郭軍，趙和鵬，朱長(zhǎng)仁.一種基于自適應(yīng)權(quán)值灰關(guān)聯(lián)分析的毫米波/紅外融合識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2010（2） :146-149.GUO Jun，ZHAO He-peng，ZHU Chang-ren.A method of MMW/IR fusion for target recognition based on gray relational analysis with adaptive weights[J].Computer Engineering and Science，2010 （2） :146-149.

[4]顧建雄，田亞菲.保持圖像細(xì)節(jié)的紅外圖像直方圖均衡算法[J].微計(jì)算機(jī)信息，2010 （2） :186-187，197.GU Jian-xiong，TIAN Ya-fei.Infrared image histogram equalization with image Details preservation[J].Microcomputer Information，2010 （2） :186-187，197.

[5]孫國(guó)棟，吉書鵬，周楨.基于小波和Context模型的海面紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)[J].紅外技術(shù)，2010（2）:97-100 SUN Guo-dong，JI Shu-peng，ZHOU Zhen.Dim small IR sea target detection based on wavelet and Context model[J].Infrared Technique，2010 （2） :97-100.

[6]黨曉軍，尹俊文.一種基于模板匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2010（5）:173-176.DANG Xiao-jun，YIN Jun-wen.Template matching based moving object tracking method[J].Computer Engineering and Applications，2010 （5） :173-176.