改进的自适应中值滤波算法介绍

　　在数字图像信号的形成、传输和接收过程中，因各种因素的影响，实际数字图像中的信号总是和噪声共存。南于噪声严重地影响了图像的质量和视觉效果，因此在进行网像分割、边缘检测、特征提取等处理之前，对图像噪声进行滤波是必不可少的。中值滤波是处理椒盐噪声的一种常用方法，既能有效抑制椒盐噪声，又能保护冈像的细节、边缘，对低密度分布的椒盐噪声具有良好的去除效果，故在图像处理领域得到了广泛应用。大量研究表明：中值滤波的去噪性能受滤波窗口的形状和大小的影响较大，在抑制图像噪声和保护细节两方面存在一定的矛盾：滤波窗口越小，可较好保护网像细节，但去噪能力会受到限制；反之，滤波窗口越大，就可加强噪声抑制能力，但对细节的保护能力会减弱。尤其在去除细节较丰富的冈像噪声时，往往会将非噪声点误判断为噪声点，造成图像中相对滤波窗口较“细小”的诸如点、细线、拐角和纹理等细节结构的丢失或破坏，而这些“细小”结构往往包含图像中的重要信息。选择合理的滤波窗口尺寸，是使中值滤波达到最佳滤波效果的关键。标准中值滤波的滤波窗口大小是预先设定的，无法自主选择最佳窗口尺寸，去噪性能不稳定。为此提出了自适应中值滤波方法。