[发明专利]基于模糊综合评判的彩色图像中值滤波方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于模糊综合评判的彩色图像中值滤波方法和系统。其中，该方法包括确定判据集和评语集，其中，判据集包括颜色向量的模长L、颜色向量间的角度α、色度H、饱和度S和强度I；评语集包括适中、小偏差和大偏差。计算所有像素点颜色向量的L、α、H、S和I的值。根据所计算的值，构建模糊综合评判模型的模糊综合评判矩阵。对模糊综合评判矩阵赋予权重，并进行加权计算，得到所有像素点颜色向量的评判结果向量。然后，确定最优评判结果向量。最后，在彩色图像上移动滤波窗口，重复上述步骤，直至遍历彩色图像上的所有像素点。通过本发明实施例解决了如何能够清楚地区分出原始图像颜色信息和噪声信息，且能严格地过滤掉椒盐噪声污染的技术问题。

主权项

1.一种基于模糊综合评判的彩色图像中值滤波方法，其特征在于，所述方法至少包括：步骤1：在所述彩色图像上，确定滤波窗口；步骤2：确定模糊综合评判模型的判据集和评语集，其中，所述判据集包括颜色向量的模长L、颜色向量间的角度α、色度H、饱和度S和强度I；所述评语集包括适中、小偏差和大偏差；步骤3：计算所述滤波窗口内所有像素点颜色向量的所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的值；步骤4：根据所述所有像素点颜色向量的所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的值，构建所述模糊综合评判模型的模糊综合评判矩阵；其中，所述步骤4具体包括：根据所述所有像素点颜色向量的L、α、H、S和I的值，确定所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的最大值和最小值；根据所述L、α、H、S和I的最大值和最小值，分别构建所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的适中型、小偏差型和大偏差型三角形隶属函数；分别判断各像素点颜色向量的L、α、H、S和I的值是否在所述L、所述α、所述H、所述S和所述I各自的所述适中型、所述小偏差型和所述大偏差型三角形隶属函数的自变量范围之内；根据判断结果，计算所述各像素点颜色向量的所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的值分别在所述适中、所述小偏差和所述大偏差的隶属度；根据所述隶属度，构建所述所有像素点颜色向量的所述L、所述α、所述H、所述S和所述I的第一评判集；根据所述第一评判集，构建所述模糊综合评判矩阵；步骤5：对所述模糊综合评判矩阵赋予权重，并进行加权计算，得到所述所有像素点颜色向量的评判结果向量；步骤6:评判所述所有像素点颜色向量的评判结果向量，确定最优评判结果向量，并将所述最优评判结果向量确定为滤波窗口的中值向量；步骤7：在所述彩色图像上移动所述滤波窗口，重复步骤3至6，直至遍历所述彩色图像上的所有像素点。