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        圖像處理中中值濾波的應(yīng)用探討

        2017-03-10 02:48:33孫延波
        關(guān)鍵詞:信號(hào)

        ◆孫延波

        (中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)警官學(xué)院 四川 610213)

        圖像處理中中值濾波的應(yīng)用探討

        ◆孫延波

        (中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)警官學(xué)院 四川 610213)

        中值濾波是目前圖像處理中比較常用的一種非線(xiàn)性信號(hào)處理技術(shù),通過(guò)中值濾波技術(shù)不僅能夠?qū)υ肼曔M(jìn)行減弱或消除,而且還能夠完好無(wú)損地保留圖像中的每一個(gè)細(xì)節(jié)。正是由于中值濾波技術(shù)可以將信號(hào)和噪音分別處理,才使得其在圖像處理中應(yīng)用的范圍更廣,跟之前采用的傳統(tǒng)的濾波技術(shù)相比,中值濾波技術(shù)存在很大的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。本文就中值濾波技術(shù)進(jìn)行闡述,并且對(duì)其在圖像處理中的應(yīng)用情況進(jìn)行詳細(xì)地探討。

        中值濾波;圖像處理;噪聲信號(hào);非線(xiàn)性濾波

        0 引言

        噪聲信號(hào)的濾波是圖像處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié),之前對(duì)噪聲進(jìn)行濾波的過(guò)程主要就是采用線(xiàn)性濾波器,但是線(xiàn)性濾波器的使用性能和工作效率不是很強(qiáng)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代的中值濾波技術(shù)得以創(chuàng)立,非線(xiàn)性數(shù)字信號(hào)處理方法在圖像處理中的應(yīng)用越來(lái)越多,而且也顯得越來(lái)越重要。目前,人們對(duì)噪聲信號(hào)的恢復(fù)主要就是通過(guò)使用非線(xiàn)性濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)的,而且這種非線(xiàn)性濾波器在很多行業(yè)中的應(yīng)用都比較廣,人們?cè)絹?lái)越重視對(duì)中值濾波技術(shù)的開(kāi)發(fā)。

        1 中值濾波技術(shù)

        中值濾波技術(shù)早在上個(gè)世紀(jì)七十年代就被提出來(lái),當(dāng)時(shí)科學(xué)家們主要就是利用中值濾波技術(shù)對(duì)離散信號(hào)進(jìn)行處理,通過(guò)采用中值濾波技術(shù)可以減小信號(hào)處理過(guò)程中存在的數(shù)據(jù)誤差,能夠?qū)υ肼暫托盘?hào)進(jìn)行針對(duì)性的高效識(shí)別。中值濾波技術(shù)主要基于排序理論,是能夠有效抑制噪聲的非線(xiàn)性信號(hào)處理技術(shù)。中值濾波的主要理念就是把圖像數(shù)字中的某一個(gè)點(diǎn)值用其領(lǐng)域內(nèi)的其他點(diǎn)值來(lái)替代。由此可見(jiàn),中值濾波技術(shù)的技術(shù)要點(diǎn)還是比較復(fù)雜的,不僅運(yùn)用到了數(shù)學(xué)知識(shí),而且還結(jié)合了現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)技術(shù)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,目前的中值濾波技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟,可以很廣泛地應(yīng)用于各種信號(hào)處理中。

        2 中值濾波的主要特性

        2.1 濾除噪聲的性能

        中值濾波是非線(xiàn)性運(yùn)算,因此采用中值濾波對(duì)噪聲進(jìn)行濾除的時(shí)候內(nèi)部流程相對(duì)是比較復(fù)雜的。通過(guò)調(diào)查可以發(fā)現(xiàn),如果輸入噪聲的密度越大,那么中值濾波輸出的信號(hào)中含有的噪聲信號(hào)就越小,這也正說(shuō)明了中值濾波技術(shù)對(duì)噪聲濾除的效率是比較高的,可以很自然地將噪聲信號(hào)和有效信號(hào)區(qū)分開(kāi)來(lái),從而獲得想要的信號(hào)。與此同時(shí),中值濾波雖然可以對(duì)一些隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制,但是其對(duì)噪聲的抑制能力并沒(méi)有平均值濾波好,主要就是因?yàn)槠骄禐V波需要處理的噪聲信息方差比中值濾波小,減少了很多復(fù)雜的運(yùn)算;另外,中值濾波技術(shù)對(duì)脈沖信號(hào)的處理相對(duì)比較高效,能夠處理相距比較遠(yuǎn)的窄脈沖,這也就說(shuō)明中值濾波濾除噪聲的性能整體上比較好。

        2.2 對(duì)某些信號(hào)的不變形

        對(duì)于某些特定的信號(hào),通過(guò)中值濾波技術(shù)能夠?qū)@些特殊信號(hào)進(jìn)行針對(duì)性的識(shí)別,而且經(jīng)過(guò)一系列的信號(hào)轉(zhuǎn)變之后這些信號(hào)的波值不會(huì)發(fā)生任何變化,這正是中值濾波技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。二維中值濾波中的不變形相對(duì)于其他空間信息更復(fù)雜,而且信號(hào)識(shí)別起來(lái)更加困難,但是中值濾波技術(shù)可以很好的將這些信號(hào)輸送出來(lái),并且不對(duì)這些信號(hào)產(chǎn)生任何不良的影響。正因?yàn)橹兄禐V波技術(shù)不僅能夠?yàn)V除掉信號(hào)中的一些噪聲,而且還能夠保證圖像的清晰度不變,使得中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用更加普遍。

        2.3 中值濾波的頻譜特性

        由于中值濾波屬于非線(xiàn)性運(yùn)算,在對(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和轉(zhuǎn)換的時(shí)候能夠?qū)?yīng)輸入輸出波值一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,但是線(xiàn)性運(yùn)算卻不能夠做到這一點(diǎn),這就使得現(xiàn)代化的中值濾波技術(shù)比傳統(tǒng)的濾波技術(shù)更加先進(jìn),而且應(yīng)用效果更好。經(jīng)過(guò)大量的試驗(yàn)可以知道,中值濾波器的頻譜響應(yīng)跟輸入信號(hào)之間的頻譜響應(yīng)度非常高,而且其對(duì)信號(hào)進(jìn)行輸入輸出的時(shí)候?qū)π盘?hào)的波長(zhǎng)的影響也比較小。雖然中值濾波技術(shù)輸送出來(lái)的曲線(xiàn)不是在一條直線(xiàn)上,但是信號(hào)震動(dòng)的幅度卻比較小,完全可以認(rèn)為信號(hào)沒(méi)有發(fā)生太大的變化,這就說(shuō)明了中值濾波技術(shù)的頻譜特性比較好,即使經(jīng)過(guò)再?gòu)?fù)雜的信號(hào)轉(zhuǎn)變過(guò)程,信號(hào)的頻譜也會(huì)保持基本不變的趨勢(shì)。

        3 中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用

        3.1 基于偏微分方程的圖像處理

        偏微分方程是近幾年來(lái)比較常用的一種圖像處理技術(shù),通過(guò)對(duì)這個(gè)偏微分方程的使用不僅可以對(duì)圖形的原型進(jìn)行修復(fù),而且還可以有效地提高圖像的清晰度。但是在對(duì)偏微分方程進(jìn)行使用的過(guò)程中也會(huì)應(yīng)用到中值濾波技術(shù),中值濾波技術(shù)與偏微分方程運(yùn)算相結(jié)合能夠達(dá)到很好的效果,能夠在很大程度上提高圖像處理效率。根據(jù)相關(guān)理論知識(shí)可以知道,中值濾波技術(shù)能夠有效地解決線(xiàn)性非均勻擴(kuò)散方程中的問(wèn)題,而且還可以解決圖像邊緣去噪問(wèn)題,正是由于中值濾波自身具有的獨(dú)特特性,才使得基于偏微分方程的圖像處理效果更好。與此同時(shí),中值濾波技術(shù)在偏微分方程中的應(yīng)用還有變分法和圖像變換法,這兩種方法中涵蓋了中值濾波技術(shù)的主要要點(diǎn)。由此可見(jiàn),基于偏微分方程的圖像處理在很大程度上降低了圖像的不規(guī)則性,而且也在整體上使得圖像的某些特征達(dá)到最優(yōu)化的狀態(tài)。

        3.2 基于閾值的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

        在對(duì)圖像進(jìn)行處理的過(guò)程中,濾除圖像中的噪聲并且保持圖像的清晰度是圖像處理的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容?,F(xiàn)實(shí)中,由于照相機(jī)的亮度和光線(xiàn)沒(méi)有得到很好的控制,會(huì)導(dǎo)致圖像中存在很多噪聲,這些噪聲的存在自然會(huì)在很大程度上影響圖像的整體質(zhì)量。因此,必須根據(jù)相關(guān)先進(jìn)技術(shù)對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行處理,并且提高圖像展現(xiàn)的清晰度。為了解決這一難題,相關(guān)專(zhuān)家采用非線(xiàn)性濾波技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理,并且發(fā)現(xiàn)中值濾波技術(shù)能夠達(dá)到的效率最好,而且中值濾波技術(shù)還能夠?qū)D像中的閾值部分進(jìn)行處理,能夠保證圖像中每一個(gè)小細(xì)節(jié)都得到很好的處理,這也正是中值濾波技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在?;诖耍藗冄芯砍隽嘶陂撝档膱D像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術(shù),通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)可以對(duì)圖像中的每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行處理,保證了圖像的質(zhì)量,這種技術(shù)相對(duì)于其他圖像處理技術(shù)而言有著非常大的優(yōu)勢(shì),能夠快速地達(dá)到去噪聲的目的。

        3.3 基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除

        今年來(lái),圖像細(xì)節(jié)保護(hù)的中值濾波器的研究成為了熱門(mén)的研究方向,在對(duì)其進(jìn)行研究的過(guò)程中出現(xiàn)了給予中值濾波的改進(jìn)型算法,即SBM算法,通過(guò)SBM算法可以使得圖像處理的效果變得更好,而且還能夠針對(duì)每一個(gè)圖像細(xì)節(jié)問(wèn)題進(jìn)行逐一處理。與此同時(shí),基于方向信息的圖像椒鹽噪聲的非迭代濾除技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。這種技術(shù)的工作流程主要就是對(duì)有噪聲的圖像進(jìn)行識(shí)別,通過(guò)中值濾波技術(shù)對(duì)噪聲進(jìn)行檢測(cè),先對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行濾除,然后恢復(fù)圖像的清晰度,對(duì)圖像每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行算法技術(shù)處理,從而能夠?qū)D像進(jìn)行全方向的噪聲濾除。

        3.4 改進(jìn)的基于中值濾波的反擴(kuò)散

        眾所周知,去噪是圖像處理中的一個(gè)基本問(wèn)題,如果不能夠?qū)D像中的噪聲進(jìn)行高效的處理,那么就會(huì)對(duì)圖像造成不同程度的污染。為了能夠減小噪聲處理過(guò)程對(duì)圖像質(zhì)量的影響,相關(guān)技術(shù)人員對(duì)中值濾波中的反擴(kuò)散技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn),先通過(guò)反擴(kuò)散對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行排除,然后再采用中值濾波技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行清晰度提升,最終保證圖像的視覺(jué)效果比較好,達(dá)到人們審美的要求。另外,通過(guò)反擴(kuò)散還可以對(duì)圖像中殘留的椒鹽噪聲進(jìn)行高度清除,從而實(shí)現(xiàn)快速處理圖像的目的。由此可見(jiàn),中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用相對(duì)是比較多的,但是要實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲的深度處理還需要對(duì)中值濾波技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

        4 結(jié)語(yǔ)

        綜上所述,中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用非常廣泛,而且中值濾波技術(shù)對(duì)于圖像處理而言也至關(guān)重要,需要對(duì)中值濾波技術(shù)進(jìn)行深層次的改進(jìn),更好地采用中值濾波來(lái)濾除圖像中的噪聲,提高圖像的清晰度和整體質(zhì)量。

        [1]趙金.基于粗糙集理論和自適應(yīng)的圖像中值濾波改進(jìn)算法[D].河北師范大學(xué),2010.

        [2]朱志恩.中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用研究[D].東北大學(xué),2008.

        [3]陳大力.數(shù)字圖像處理中去噪算法的研究[D].東北大學(xué),2008.

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