[发明专利]一种应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法

权利要求书

1.一种应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法，其特征在于：

先对图像进行预处理，然后：

(1)采用分治排序策略对滤波窗口内的数据进行排序；

(2)结合噪声密度自适应调整滤波窗口大小。

2.根据权利要求1所述的应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法，其特征在于，

所述的预处理包括图像灰度化处理，图像二值化处理和图像闭运算。

3.根据权利要求2所述的应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法，其特征在于，

图像二值化是指基于阈值T₀将图像二值化；

选取阈值T₀的过程如下：

步骤a.初始化阈值T₀＝127；

步骤b.根据阈值T₀将每个像素数据P分为字符数据G₁和背景数据G₂；其中字符数据是验证码图像的前景数据；

步骤c.计算G₁的平均值M₁，G₂的平均值M₂；

步骤d.计算新的阈值

步骤e.如果T₁与T₀不相等，则将T₁赋值给T₀并回到步骤b；如果相等，则此时的T₀就是最终的阈值。

4.根据权利要求1所述的应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法，其特征在于，所述的分治排序策略是指：对于要排序的数组是A[0]......A[N-1]先找一个基准元素进行一次排序，使得该基准元素左边的所有数据都比它小，而右边的所有数据都比它大，然后再按此方法(分组分别排序的方法)，对左右两边的数据分别进行排序，整个排序过程递归进行，以此使得整个数组变成有序序列。

5.根据权利要求1-4任一项所述的应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法，其特征在于，自适应调整滤波窗口大小的方法如下：

滤波窗口S_r×r中有序的数组A[]，Z_min表示A[]中的最小值；Z_max表示A[]中的最大值；

Z_med表示A[]中的中值；Z_xy表示坐标(x，y)处的灰度值；S_max表示滤波窗口S_r×r允许的最大尺寸；

先判断中值Z_med是否是噪声，若Z_min＜Z_med＜Z_max，则中值Z_med不是噪声，再判断当前窗口中心位置的像素Z_xy是否为噪声点，如果Z_min＜Z_xy＜Z_max，则Z_xy不是一个噪声，此时滤波器输出Z_xy；否则，若不满足Z_min＜Z_xy＜Z_max，则判定Z_xy是噪声，此时输出中值Z_med。

如果Z_med不符合条件Z_min＜Z_med＜Z_max，则可判断得到的中值Z_med是一个噪声，则窗口尺寸增大2；再寻找中值，直到找到一个非噪声的中值，再继续判断Z_xy是否为噪声；

窗口的尺寸达到了最大值后不再增大窗口。