文档介绍：万方数据
高噪声率下一种改进的极值型中值滤波算法1陈卫军,高国伟引言瓽],被广泛地应用于通信、:第一,去噪效果与采用的滤波窗口大小有关;第二,对所有的像素点采用统一的处理方法,这种处理不仅改变了噪声的值,同时也改变了信号点的值;第三,在滤波],人们对传统中值滤波算法进行了多种改进和扩展,如加权中值滤波、自适应[4]算法相比于标准中值滤波有了很大改进,主要是区别对待了噪声点和信号点,,在高噪声率情况下,:猉。栊,,这就是标准中值滤波的396河南大学学报匀豢蒲О要:在对极值中值滤波算法进行研究与分析的基础上,提出一种在高噪声环境下改进的极值型中值滤波算法,该算法在原有算法的基础上提出如下改进:去除窗中的全部噪声点,只对由信号点组成的有序序列取中值,,:滤波;极值检测;:陈卫军,男,河南安阳人,讲师,:———獁UniversityHenan收稿日期:——V0139NO6NOV2009,:瑃.’甌followingRemovewindowgetwordsfiltrationextremumdetectionmedianone
万方数据
耻∽¨剑何.’kXs!蔵xxs∈』畐瑇蔔fdw^xdM㈩2wXdElKxmax(W)med(W)min(W)[5]也就是极值点托藕诺鉺,,除非当前值是噪声值,(1),相应的就认为中值应该向噪声值的反向进行适当偏移,,如序列为,,,,琽糁苯尤≈兄担ξ,但是,根据图像邻域的空间相关性,取前鲋抵械哪掣鲋档男ЧΩ帽冉虾茫若某局部区域内的噪声率过大,使得当前窗口序列中的中值也为噪声值,此时,本文认为该中值点是错误的。,本文对不同噪声率下中值是噪声值的情况做了统计,,如%时,中值点错误率也将近%,这也就是说,按照原极值型中值滤波算法,这些点根本没有得到改善,,本文提出一种改进:在确定了窗口序列中的噪声点和信号点的基础上,把噪声点从窗口中伞部去除,只保留信号点,然后只对由信号点组成的序列求中值,并以该中值替代噪声值.[5]()然后根据判定结果输出最终结果值,滤波的最后结果可以表示为:分别为对窗口取最大值、(W)(2)算法的实现比较简单,(W)maxmax(Wi)ITImed(W)//