【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及,属于图像处理
技术介绍
图像在采集、获取、编码和传输过程中,均会不同程度地受到各种噪声的干扰,使图像不能真实反映景物,图像质量严重下降,因此去除噪声在图像处理中占有重要的地位,它对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接的影响。为了尽可能的减小噪声影响,降质图像必须进行去噪预处理。图像去噪的方法有很多,均值滤波、中值滤波及维纳滤波是三种非常有效的方法。它们对不同的噪声有不同的去噪能力,中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪能力,算法简单,易于工程实现,但对高斯噪声去除效果较差;均值滤波对高斯噪声有较好的去噪能力,算法简单,易于工程实现,但却无法去除图像中包含的大量椒盐噪声;维纳滤波对高斯噪声的处理效果优于均值滤波,由于涉及频域变换,计算量大,在工程实现中应用较少,且对椒盐噪声的处理效果较差。因此在实际的工程应用中,中值滤波或均值滤波应用较为广泛。但对实际的图像处理过程而言,由于图像往往会同时受到两种噪声的干扰,单独的中值滤波或均值滤波均不能达到较好的去噪效果;均值滤波与中值滤波的叠加应用去噪效果优于单独的滤波算法,但需要遍历两次图像,每次均需要进行大量的排序和加减运算,在图像像素点个数较多的情况下,无法满足工程的实时性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供,以解决中值滤波均值滤波及维纳滤波在图像去噪过程中存在的缺点。本专利技术为解决上述技术问题而提供,该图像处理方法的步骤如下I).选取一含有混合椒盐噪声和高斯噪声的图像,图像的大小设为R*S,列数增量变量为M,行数增量变量为N,M和N的初始值都为I ;2).构建一大小P*P的滤波窗口 ;3) ...
【技术保护点】
一种用于去除混合噪声的图像处理方法,其特征在于:该图像处理方法的步骤如下:1).选取一含有混合椒盐噪声和高斯噪声的图像,图像的大小设为R*S,列数增量变量为M,行数增量变量为N,M和N的初始值都为1;2).构建一大小P*P的滤波窗口;3).将滤波窗口的中心与图像坐标为的像素点进行重合,得到一组与该窗口对应的图像像素点灰度值,的含义为P除以2后的整数;4).计算该滤波窗口内所有图像像素点灰度值中值;5).根据实际情况设定阈值,利用得到的灰度值中值和设定的阈值确定灰度值范围;6).计算滤波窗口内像素点灰度值在灰度值范围内的像素点个数、像素灰度值之和以及像素灰度平均值,该像素灰度平均值就是坐标为(f(P2)+M,f(P2)+N)的像素点灰度值;7).右移滤波窗口,使M=M+1,返回执行步骤3)?6),直至M大于8).如果M大于下移一行,即N=N+1,返回执行步骤3)?7),直至N大于S,至此得到整个图像所有坐标的像素点灰度值,实现对整个图像的处理。FDA00002574493900011.jpg,FDA00002574493900012.jpg,FDA00002574493900014.jp ...
【技术特征摘要】
1.一种用于去除混合噪声的图像处理方法,其特征在于该图像处理方法的步骤如下O.选取一含有混合椒盐噪声和高斯噪声的图像,图像的大小设为R*s,列数增量变量为M,行数增量变量为N,M和N的初始值都为I ;2).构建一大小P*P的滤波窗口;3).将滤波窗口的中心与图像坐标为(/(#)++ Λ0的像素点进行重合,得到一2 2组与该窗口对应的图像像素点灰度值,/(f)的含义为P除以2后的整数;4).计算该滤波窗口内所有图像像素点灰度值中值;5).根据实际情况设定阈值,利用得到的灰度值中值和设定的阈值确定灰度值范围;6).计算滤波窗口内像素点...
【专利技术属性】
技术研发人员:汪江华,潘晓东,
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,
类型:发明
国别省市:
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