常用图像去噪滤波方法比较分析

王俊芳　王正欢　王　敏

摘 要:图像在成像、传输、转换或存储的过程中会受到各种随机干扰信号即噪声的影响,从而会使画面变得粗糙、质量下降、特征淹没。为了减弱噪声、还原真实的画面,就需要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。选取了图像降噪最具有代表性的滤波方法即均值滤波、中值滤波和维纳滤波对同时加有高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声的图像进行了滤波处理,并由各种滤波的原理,再结合各种方法处理的效果和详细分析比较了各种滤波在图像去噪方面的特征、以及各自作用的利弊。

关键词:邻域平均;中值滤波;维纳滤波

中图分类号:TP317.4文献标识码:A文章编号:1672-3198(2009)16-0310-01

1 原始图像与加噪图像

如下分别是原图和依次加有高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声干扰后的图,噪声均值均为0,方差均为0.04。中值滤波选择的窗口是3×3;均值滤波选择的窗口是3×3;维纳滤波选择的窗口是4×4:

2 均值滤波

均值滤波是典型的线性滤波算法,其采用的主要方法为邻域平均法。即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的M个像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素的算术平均值g(x,y)=1M∑f(x,y),作为邻域平均处理后的灰度。

该方法运算简单,对高斯噪声具有良好的去噪能力。均值滤波可归结为矩形窗加权的有限冲激响应线性滤波器,第一个“旁瓣”比主峰大约低13分贝。因此,均值滤波相当于低通滤波器。这种低通性能在平滑噪声的同……