[发明专利]用于远距离线结构光图像的排序自适应极值中值滤波方法

摘要

本发明公开了用于远距离线结构光图像的排序自适应极值中值滤波方法，包括：对加椒盐噪声之后的图像进行加窗操作，将窗口内的像素点表示成一个矩阵，对矩阵内的所有像素点按照灰度值排序，根据灰度值排序将被椒盐噪声污染的图像的像素点划分为噪声点和有效像素点两类；根据像素点种类进行滤波处理，如果是有效像素点则保持不变输出；如果是噪声点，判断噪声点灰度值大小，然后用去除滤波窗口内所有噪声点以外的有效像素点的灰度值的中值来代替并输出。本发明滤波窗口内噪声点并没有参与到计算过程中。这样可以尽大可能地减少图像模糊、保留细节，起到去除噪声的目的。

主权项

1.用于远距离线结构光图像的排序自适应极值中值滤波方法，其特征是，包括如下步骤：步骤一：对加噪之后的图像进行图像分割，提取感兴趣区域；步骤二：根据所加的椒盐噪声的密度选择滤波窗口大小；步骤三：对加椒盐噪声之后的图像进行加窗操作，将窗口内的像素点表示成一个矩阵，对矩阵内的所有像素点按照灰度值排序，根据灰度值排序将被椒盐噪声污染的图像的像素点划分为噪声点和有效像素点两类；步骤四：根据像素点种类进行滤波处理，如果是有效像素点则保持不变输出；如果是噪声点，判断噪声点灰度值大小，然后用去除滤波窗口内所有噪声点以外的有效像素点的灰度值的中值来代替并输出；所述步骤二中，根据椒盐噪声的密度选择滤波窗口大小，低噪声密度时选择较小的窗口，高噪声密度时选择较大的滤波窗口；当噪声密度小于等于0.1的时候，选择滤波窗口3*3和5*5；当噪声密度大于0.1而小于0.5的时候，选择滤波窗口7*7；所述步骤三中，噪声点和有效像素点的判断依据是：如果某点的灰度值是其邻域的最大值或最小值，那么该点为噪声点，否则该点为有效像素点。