[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

说明书

本发明公开了一种基于自适应正斜双十字窗均值滤波的脉冲噪声消除方法，主要解决现有方法消除脉冲噪声效果差的问题。实现步骤为：(1)采用子块排序差分最大法和投票法获得脉冲噪声的上下边界，并用上下边界检测脉冲噪声点；(2)对待处理的噪声图像首先用3×3垂直水平十字(正十字)窗口递归裁剪均值滤波3次，然后用对角线十字(斜十字)窗口递归裁剪均值滤波3次，用裁剪均值滤波的结果替换噪声点的值，如果噪声点已处理完，就结束均值滤波，否则增大窗口继续进行类似的双十字递归裁剪均值滤波，一直到7×7窗口结束；(3)如果噪声仍未处理完，重复步骤(2)形成迭代滤波。本发明具有检测脉冲噪声点准确、消除脉冲噪声效果好和去噪速度快的优点。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种可用于航空航天、军事、医学、天文等诸多领域的数字图像处理的自适应正斜双十字窗均值滤波的脉冲噪声消除方法。

背景技术

(1)脉冲噪声及其模型

随着模式识别和计算机视觉技术的不断发展，人们对图像质量的要求越来越高。但是图像在采集和传输过程中不可避免地受到外界诸多因素的干扰，致使获取图像的质量不佳。脉冲噪声是其中重要的一种噪声类型，它是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。脉冲噪声可分为两大类：限范围随机值噪声和任意随机值噪声。限范围随机噪声又分为五类，椒盐噪声是限范围随机随机噪声的一种特例，其随机值范围限制只能取两个值：最小值和最大值。本发明仅仅针对限范围随机脉冲噪声，五种限范围随机脉冲噪声模型如下：

脉冲噪声模型1

其中，p=p₁+p₂，且p₁=p₂，p、p₁和p₂分别为总噪声概率密度、盐噪声概率密度和椒噪声概率密度。

脉冲噪声模型2

其中，p=p₁+p₂，且p₁≠p₂。

脉冲噪声模型3

其中，l₁和l₂分别为噪声暗灰度区间长度和亮灰度区间长度参数，且p=p₁+p₂，p₁=p₂和l₁=l₂。

脉冲噪声模型4