[发明专利]基于差分图像检测、多窗口滤波去除图像脉冲噪声的方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术，尤其涉及一种利用多方向差分图像检测脉冲噪点、多窗口滤波去除图像脉冲噪声的方法。

背景技术

数字图像处理技术是上世纪六七十年代发展起来的一门新兴学科。随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术获得了飞速的发展，形成了许多分支，图像去噪是图像处理的一项重要内容。在数字图像的获取和传输过程中，传感器和传输通道经常会产生噪声。噪声的存在极大地降低了图像质量，使得图像的后处理和分割、特征提取和目标识别等变得很困难，因此图像去噪成为一项十分重要的工作，脉冲噪声是很多噪声的一种。在去噪过程中，要求尽量保留边缘和细节而滤除噪声。目前的技术来看，有效的去噪算法都是有针对性的，比如针对脉冲噪声或者高斯噪声等等，能去除多类噪声的算法的结果往往显得不尽人意。

对于脉冲噪声，中值滤波是当前应用最广的滤波方法，其效果一般较好，但由于其对所有像素没有区别的处理，会破坏和丢失相对于滤波窗口尺寸较小的图像细节，如边缘、尖角等，并使得未受噪声影响的像素也被处理了。

针对中值滤波(Median Filter：MF)算法在去除脉冲噪声方面存在的不足，近年提出了一些较为有效的改进算法，加权中值滤波器，极大极小中值滤波器，开关中值滤波器等等，但是这些算法对于不同程度的脉冲噪声，效果不相同，尤其当噪声增加到一定程度时，改进型方法的滤波效果也不太理想，在滤除噪点的同时将细节部分在很大程度上也平滑了，没有克服滤波算法对噪声强度的敏感性，具有很大的局限性。而一般情况下较好的多窗口自适应滤波由于不检测噪点位置，只是对整幅图像进行处理，导致部分不是噪点的位置也得到了平滑处理，并且噪声较大时容易产生结块，效果不好。

发明内容

本发明提出一种利用三个方向的差分图像检测脉冲噪点，而后使用多窗口滤波去除图像脉冲噪声的方法，经此图像去噪处理后结果很好。

本发明利用多方向差分图像检测脉冲噪点、多窗口滤波去除图像脉冲噪声的方法，包括如下步骤：

1、从脉冲噪声图中检测出噪点的位置。

在脉冲噪声图像中，其最大的特征之一就是，对于某个脉冲噪声点，相对于其周围的像素，它的灰度差异较大。灰度差异大的地方，差分值也大，因此，我们可以利用分析噪声图像在不同方向的差分图，来得到脉冲噪声点的位置

2、对噪点位置进行多窗口自适应滤波。

对于噪声的滤除，只选择处理那些检测出来噪声点，这是与传统中值滤波不同的。同时采用多窗口的滤波方法，窗口大小由小及大，既能滤除噪声，又能很好地保持边缘。

3、循环检测滤波处理。

对于噪声较大的图像，一次按照1～2一次处理之后必定还有剩余的噪点没有得到处理，但是相对于原始噪声图肯定滤除不少噪点了。需要重复操作检测噪点和多窗口滤波处理，这样多次之后能把剩余噪声点基本检测出来并处理，得到较好的结果。

本发明利用脉冲噪点灰度值相对于周围像素具有的灰度值差异大的特点，对水平、竖直、斜对角等三个方向的差分图像进行综合考虑，较好的确定脉冲噪点的位置，而后利用多窗口的自适应滤波手段，很好的去除了图像中的脉冲噪声，并且保留了边缘和细节。

本发明发明的多方向差分图像检测脉冲噪点、多窗口滤波去除图像脉冲噪声的方法，包括如下步骤：

(1)检测脉冲噪声点的位置

通过水平方向、竖直方向，斜对角45度方向的差分图像，分析而得到大致的噪声点图像。

这里设f为脉冲噪声图像，(i，j)处的像素灰度值为f(i，j)。H、V、X分别为水平方向、竖直方向，斜45度方向的差分图像：

H(i，j)＝|f(i，j+1)-f(i，j)|

V(i，j)＝|f(i+1，j)-f(i，j)|

X(i，j)＝|f(i+1，j+1)-f(i，j)|

对于这三张差分图像，设阈值为T，大于T的点判定为噪声点，并Flag(i，j)用来标定像素(i，j)是否受到噪声的污染，初始化时都为零，于是有：

“&”表示“与”，Flag(i，j)若为1则表示受到噪声污染。

(2)多窗口自适应滤波