[发明专利]抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法

权利要求书

1.一种抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于包括如下步骤：首先，获取可见光图像，设定扩展窗口阈值，确定初始滤波窗口，进行滤波窗口噪声点辨识，采取滤波窗口自适应的方式，对含噪目标图像进行椒盐噪声点辨识，判断是否为高强度椒盐噪声点，若是则进行滤波窗口扩展和噪声点鉴别，在辨识的过程中不断扩展滤波窗口大小，并计算各滤波窗口的归一化系数和一次加权联合滤波中间输出,然后，根据多层窗口中间输出值进行二次加权滤波，减少混合噪声像素点对联合滤波的影响，再次对下一个噪声点进行辨识，判断是否为椒盐噪声点，若是噪声点则返回滤波窗口扩展，继续扩展滤波窗口进行噪声点辨识，并计算窗口的归一化系数与中间输出值，若不是椒盐噪声点，则直接进行加权联合滤波计算输出，重复进行噪声点辨识直到完成所有像素点的联合滤波；最后，在自适应中值滤波过程中使用均值分割方法减少寻找中值的次数，加快求取中值的速度，提高滤波算法实时性，实现椒盐-高斯混噪图像自适应滤波。

2.如权利要求1所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于：首先对不同窗口下的滤波效果进行量化，计算各滤波窗口归一化系数与当前滤波窗口下的中间输出值，最后通过多层级滤波窗口下滤波效果的加权平均，获得最终的均值滤波效果。

3.如权利要求1所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于：在噪声点辨识中，滤波窗口以i为横坐标，j为纵坐标，像素点x(i,j)为中心，滑动窗口使该窗口在图像的各像素点上移动，并使窗口的中心与图像中某个像素点重合；接着读取窗口内所有像素的灰度值，将这些灰度值按照从小到大的顺序排成一列，并找到这些值中排在中间的那个灰度值，即中值，将这个中间灰度值赋给对应窗口中处于中心位置的那个像素点。

4.如权利要求3所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于：计算滤波窗口中m个像素点的最大值Smax、最小值Smin和中值Smed，如果Smed满足如下所式：SminSmedSmax，则当前滤波窗口中获得的中值不是噪声点，当前窗口满足要求且可用；相反，如果滤波窗口不可用，则按是窗口尺寸w+1的原则进行窗口自适应扩展，直到满足式SminSmedSmax或窗口尺寸，滤波窗口最大尺寸T＝min(X，Y)。

5.如权利要求1所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于在噪声辨识窗口自适应扩展过程中，使用k_w(i,j)表示当前窗口(w×w)的归一化加权系数，计算各滤波窗口归一化加权系数同时，计算当前像素点x(i,j)在各滤波窗口下的中间输出值：并且k'_w表示为：

式中，t_w(i,j)表示点x(i,j)在当前窗口下(w×w)的中间滤波输出值，即当前窗口下的均值滤波输出值，k'_w表示当前窗口下各像素归一化加权系数，f_w(i,j)表示当前窗口下各像素值，m_w(i,j)表示点x(i,j)在当前窗口下(w×w)的中值，横坐标m＝1,2,…,M，纵坐标＝1,2,…,N，M、N分别表示当前滤波窗口的长和宽。

6.如权利要求1所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于：经过噪声辨识及窗口自适应扩展，获取各滤波窗口的归一化系数和多层级滤波窗口下的滤波效果量化值，即滤波中间输出值t_w(i,j)，然后，对量化的滤波效果进行加权平均，计算得到最终的中值-均值联合滤波输出表示像素点x(i,j)的滤波输出值F(i,j)。

7.如权利要求1所述的抑制椒盐/高斯混噪目标图像的联合滤波方法，其特征在于：最终滤波输出值表示为如下式所示：

式中，F(i,j)表示点x(i,j)的滤波输出值，w表示滤波窗口尺寸，w＝1,2,3,…,T，T＝min(X,Y)，X、Y分别代表图像的长与宽。