自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法，主要解决现有的自适应方法去噪效果差、恢复质量不高等问题。实现步骤为：(1)用极值法判断噪声点；(2)以滤波窗口四边上中点为起始点进行滑动旋转，四角点为终点，取窗口四边对称的8个点构建等值模板(窗口上的四个中点和四个角点为8值模板特例)，并以此顺序形成第一等值模板、第二等值模板……，以此等值模板进行递归裁剪均值滤波；(3)从3×3开始在每次滤波结束检查噪声点是否处理完，如果未处理完，增大窗口，一直到7×7停止，形成自适应滤波。(4)如果噪声点还未处理完，采用迭代滤波。本发明专利技术具有在有效处理噪声的同时能很好保持图像细节、有用信息利用率高和去噪速度快的优点。

【技术实现步骤摘要】
自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种可用于航空航天、工农业、医学，天文等领域的数字图像处理的自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法。
技术介绍
图像在景物成像、空间采样和量化等过程中经常受外界各种噪声干扰，使图像质量下降。而图像噪声是影响人眼观察最直接、最有害和最关键的问题。为尽可能减小噪声影响，对噪声污染的图像必须进行去噪处理。图像去噪遵循的规则是在去除噪声的同时尽可能多地保护图像边缘等细节信息，使得图像更加真实再现目标场景。传统中值滤波和均值滤波的去噪方法虽然简单易于使用，但在抑制图像噪声的同时，往往损失了图像的细节信息，使去噪后的图像模糊。近年来，许多学者对中值滤波和均值滤波进行了改进，提出了一些改进算法如开关滤波算法、自适应滤波算法、裁剪滤波算法、方向滤波算法、方向加权滤波算法、模糊滤波算法；开关滤波算法利用阈值划分噪声与非噪声点，对噪声点进行滤波，而非噪声点不变，这能有效地避免传统滤波算法带来的图像模糊问题；自适应开关滤波算法依据噪声密度来调整窗口大小的自适应开关滤波；方向加权滤波算法是一类保护边缘的滤波算法，它采用方向加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1）输入大小为m×n，灰度级为0到L之间的噪声图像I，其中L为最大灰度级，常取255；步骤2）由于椒盐噪声常取两种极值：最小值0和最大值L，故采用极值方法判断噪声，产生噪声0‑1二值映射矩阵NI：，i=1, 2, …, m，j=1, 2, …, n；其中，1代表非噪声像素点，0代表噪声像素点；步骤3）设R为恢复图像，其对应的噪声0‑1二值映射矩阵NR；令R=I，NR=NI，并设初始滤波窗口为3×3；步骤4）3×3第一等距模板递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤...

【技术特征摘要】
1.一种自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1）输入大小为m×n，灰度级为0到L之间的噪声图像I，其中L为最大灰度级，常取255；步骤2）由于椒盐噪声常取两种极值：最小值0和最大值L，故采用极值方法判断噪声，产生噪声0-1二值映射矩阵NI：，i=1,2,…,m，j=1,2,…,n；其中，1代表非噪声像素点，0代表噪声像素点；步骤3）设R为恢复图像，其对应的噪声0-1二值映射矩阵NR；令R=I，NR=NI，并设初始滤波窗口为3×3；步骤4）3×3第一等距模板递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤5）3×3第二等距模板递归均值滤波2次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤6）5×5第一等距模板递归均值滤波3次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤7）5×5第二等距模板递归均值滤波2次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤8）5×5第三等距模板递归均值滤波2次，每次滤波结束，检查噪声点是否处理完；如果处理完，则去噪结束，输出去噪结果；步骤9）增大窗口为7×7，进行7×7第一等距模板递归均值滤波3次，7×7第二等距模板递归均值滤波2次，7×7第三等距模板递归均值滤波2次，7×7第四等距模板递归均值滤波2次；如果噪声点已处理完，则输出滤波结果，否则转到步骤4进行迭代均值滤波；步骤4）所述的3×3第一等距模板递归均值滤波3次，按如下步骤进行：步骤4.1）对于R中的每一个像素(i,j)，采用3×3第一等距模板均值滤波，3×3第一等距模板对应的点为：，获得滤波结果R1：；如果Sij为零矩阵，则R1(i,j)=0，R1对应的噪声0-1二值映射矩阵为：；如果，则R=R1，算法终止，输出滤波结果；步骤4.2）对于R1中的每一个像素(i,j)，采用3×3第一等距模板均值滤波，其对应的点为：，获得滤波结果R2：；如果Sij为零矩阵，则R2(i,j)=0，R2对应的噪声0-1二值映射矩阵为：；如果，则R=R2，算法终止，输出滤波结果；步骤4.3）对于R2中的每一个像素(i,j)，采用3×3第一等距模板均值滤波，其对应的点为：，获得滤波结果R3：；如果Sij为零矩阵，则R3(i,j)=0；步骤4.4）用R3替换R，并更新NI和NR，即：，，NI=NR；步骤4.5）如果，则算法结束，输出滤波结果R；所述步骤4.1）、步骤4.2）、步骤4.3）中的mean表示取均值，i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。2.根据权利要求1所述的自适应等距模板迭代均值滤波的图像去噪方法，其特征在于，步骤5）所述的3×3第二等距模板均值滤波2次，按如下步骤进行：步骤5.1）对于R中的每一个像素(i,j)，采用3×3第二等距模板均值滤波，其对应的点为：，获得滤波结果R1：；如果Sij为零矩阵，则R1(i,j)=0，其噪声0-1二值映射矩阵为：如果，则R=R1，算法结束，输出滤波结果；步骤5.2）对于R1中的每一个像素(i,j)，采用3×3第二等距模板均值滤波，3×3第二等距模板对应的点为：，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新明，张贝，孙剑斐，张飞，
申请(专利权)人：河南师范大学，
类型：发明
国别省市：河南;41