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图像中的高斯和脉冲混合噪声处理
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2009-08-27
梅利号
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通常情况下，受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原，受高斯噪声污染的图像
采用均值滤波法复原。为了去除两者的混合噪声，Lee 和Kassam 提出了一种改进的均值滤波算法Modified Trimmed Mean(MTM)，但是MTM 的使用受到了阈值的限制。为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节，我们详细分析了MTM 滤波的特点,在对MTM进行改进的同时，提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波)。该算法无需噪声的先验知识，利用Visual C++自动搜索阈值来实现图像的最佳复原。利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM 方法。
关键词：改进均值滤波(MTM) 统计滤波 脉冲 高斯噪声
随着信息技术的不断发展，人类对各种信道的应用越来越频繁，由于各种干扰，信道的
质量也有所降低，在信道中主要的干扰是各种噪声，图像去噪算法可分为线性与非线性方法。
线性方法提出较早，且有较完备的理论基础。在对付零均值的高斯噪声时，均值滤波是非常有效的方法。但线性方法在滤除噪声的同时也破坏图像中的快变信号，如边缘及细节等，从而使图像变得模糊。同时线性方法无法滤除冲激噪声。 1974 年Tukey 首先将非线性的滤波算法中值滤波应用于图像处理，由于这种方法在保护图像细节的同时能有效地滤除脉冲噪声，因此在图像处理领域得到广泛的应用。
由于中值滤波算法与均值滤波算法在滤除冲激噪声与高斯噪声方面各有所长因此Lee
和Kassam 将这两种方法结合起来，提出了一种改进的均值滤波算法(MTM)，希望能同时滤除高斯噪声和冲激噪声。但MTM 算法的滤波效果并不理想。本文详细分析了MTM 算法的结构特点，并在此基础上提出一种新的基于MTM 结构的滤波算法。
采用均值滤波法复原。为了去除两者的混合噪声，Lee 和Kassam 提出了一种改进的均值滤波算法Modified Trimmed Mean(MTM)，但是MTM 的使用受到了阈值的限制。为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节，我们详细分析了MTM 滤波的特点,在对MTM进行改进的同时，提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波)。该算法无需噪声的先验知识，利用Visual C++自动搜索阈值来实现图像的最佳复原。利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM 方法。
关键词：改进均值滤波(MTM) 统计滤波 脉冲 高斯噪声
随着信息技术的不断发展，人类对各种信道的应用越来越频繁，由于各种干扰，信道的
质量也有所降低，在信道中主要的干扰是各种噪声，图像去噪算法可分为线性与非线性方法。
线性方法提出较早，且有较完备的理论基础。在对付零均值的高斯噪声时，均值滤波是非常有效的方法。但线性方法在滤除噪声的同时也破坏图像中的快变信号，如边缘及细节等，从而使图像变得模糊。同时线性方法无法滤除冲激噪声。 1974 年Tukey 首先将非线性的滤波算法中值滤波应用于图像处理，由于这种方法在保护图像细节的同时能有效地滤除脉冲噪声，因此在图像处理领域得到广泛的应用。
由于中值滤波算法与均值滤波算法在滤除冲激噪声与高斯噪声方面各有所长因此Lee
和Kassam 将这两种方法结合起来，提出了一种改进的均值滤波算法(MTM)，希望能同时滤除高斯噪声和冲激噪声。但MTM 算法的滤波效果并不理想。本文详细分析了MTM 算法的结构特点，并在此基础上提出一种新的基于MTM 结构的滤波算法。
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