基于中值濾波與小波變換的圖像去噪研究.pdf

1、中值濾波進(jìn)行圖像去噪運(yùn)算時，當(dāng)脈沖噪聲占運(yùn)算鄰域點陣的比例較大時，濾波效果會顯著變差，原因是噪聲像素點可能占據(jù)鄰域中值的位置。本文提出了中值濾波的改進(jìn)算法，對鄰域進(jìn)行中值運(yùn)算前，先對鄰域中的像素點進(jìn)行甄別，剔除鄰域中的脈沖干擾像素點，利用剩余的像素點進(jìn)行中值濾波運(yùn)算。鄰域噪聲像素點的判斷是利用鄰域方差來判斷，但噪聲干擾嚴(yán)重時方差運(yùn)算不理想，為此提出利用較中值濾波鄰域更大的鄰域進(jìn)行噪聲像素點的鑒別，而利用較小的鄰域進(jìn)行剔出噪聲點的中值濾波

2、運(yùn)算，從而即保證了噪聲像素點的鑒別的可靠性，又保證了圖像濾波的清晰度。
　　利用小波變換進(jìn)行高斯噪聲去噪時，閾值濾波是一種重要方法，主要針對其代表高頻部分的小波系數(shù)進(jìn)行運(yùn)算。當(dāng)噪聲干擾較大時，濾波效果有待提高，這是因為代表圖像亮度信息的低頻圖像的干擾噪聲，本文采用了對圖像的高頻部分實施閾值濾波，低頻部分采用空間域均值濾波方法，使濾波效果有所改善，仿真結(jié)果表明改進(jìn)算法是有效的。
　　對于圖像中同時存在脈沖干擾噪聲和高斯干擾噪聲