[发明专利]自适应正斜双十字窗均值滤波的脉冲噪声消除方法

权利要求书

1.一种自适应正斜双十字窗均值滤波的脉冲噪声消除方法，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之间的含有脉冲噪声图像I，其中L为最大灰度级，常取255；

步骤2)采用子块排序差分最大法和投票法确定脉冲噪声上下边界，然后用此上下边界判断噪声像素点，产生噪声0-1二值映射矩阵N^I；

步骤3)设R为恢复图像，其对应的噪声0-1二值映射矩阵N^R，令R＝I，N^R＝N^I；

步骤4)进行3×3正斜双十字窗递归均值滤波，如果噪声已处理完，则去噪结束，输出滤波结果；

步骤5)进行5×5正斜双十字窗递归均值滤波，如果噪声已处理完，则去噪结束，输出滤波结果；

步骤6)进行7×7正斜双十字窗口以上类似的递归均值滤波，在进行7×7双十字窗口以上类似的递归均值滤波后，如果噪声已处理完，则去噪结束，输出滤波结果，否则转到步骤4)进行迭代均值滤波；

步骤4)所述的采用3×3正斜双十字窗口递归均值滤波，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正十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：S_ij＝{N^R(i-1,j),N^R(i,j-1),N^R(i,j),N^R(i,j+1),N^R(i+1,j)}，获得滤波结果R₁：

如果S_ij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4.2)对于R₁中的每一个像素(i,j)，采用3×3正十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：获得滤波结果R₂：

如果S_ij为零矩阵，则R₂(i,j)＝0，其噪声0-1二值映射矩阵为：

如果则R＝R₂，算法结束，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正十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：获得滤波结果R₃：

如果S_ij为零矩阵，则R₃(i,j)＝0；

步骤4.4)用R₃替换R，更新N^R和N^I，即：

步骤4.5)如果则算法结束，输出滤波结果，否则进行3×3斜十字窗口均值滤波；

步骤4.6)对于R中的每一个像素(i,j)，采用3×3斜十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：S_ij＝{N^R(i-1,j-1),N^R(i-1,j+1),N^R(i,j),N^R(i+1,j-1),N^R(i+1,j+1)}，获得滤波结果R₁：

如果S_ij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4.7)对于R₁中的每一个像素(i,j)，采用3×3斜十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：获得滤波结果R₂：

如果S_ij为零矩阵，则R₂(i,j)＝0，其噪声0-1二值映射矩阵为：

如果则R＝R₂，算法结束，输出滤波结果；

步骤4.8)对于R₂中的每一个像素(i,j)，采用3×3斜十字窗口均值滤波，其窗口对应的点为：获滤波结果R₃；

如果S_ij为零矩阵，则R₃(i,j)＝0；

步骤4.9)用R₃替换R，更新N^R和N^I，即：

步骤4.10))如果则算法结束，输出滤波结果；

所述步骤4.1)、步骤4.2)、步骤4.3)、步骤4.6)、步骤4.7)、步骤4.8)中的mean表示取均值，i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n。