一种自适应加权中值滤波方法的研究

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一种改进的自适应中值滤波算法

一种改进的自适应中值滤波算法
自适应中值滤波(Adaptive Median Filter,AMF)，是一种优秀的图像处理技术，
它能有效地消除图像噪声，保留有效的图像信息。

但是，它受到传统中值滤波的一些局限性所影响，如对于椒盐噪声和斑点噪声无能为力，因此常常会遭受到“腐蚀”、“延拓”和“扭曲”以及“过滤”等影响，从而引发计算精度的下降。

为了改进自适应中值滤波的效果，提高处理图像噪声的能力，前人提出了许多改进的自适应中值滤波的方法，如通过不同的参数控制机制来优化算法。

其中最常用的参数有：
1. 对中值值的更新：增大更新深度，减小中值的变差程度。

2. 变量的优化：通过引入变量和权重来更新中值。

3. 显性设计参数：采用自适应算法来调节参数，以获得更好的去噪效果。

4. 噪声抑制率：建立低噪声估计模型，来抑制噪声。

5. 尝试其他结构：通过不同的结构组合来优化去噪方案，实现判决机制。

自适应中值滤波的改进使能够有效地处理椒盐噪声，斑点噪声以及其他按照特定概率分布出现的白噪声中等。

此外，它还可以有效地抑制图像中的阴影部分，从而更好地检测图像细节。

这可以使人们在去噪过程中克服常见数字图像增强技术所遇到的像素突变、图像粗化和细节丢失等问题。

自适应加权中值滤波在地震图像中的应用研究

域中像素点的排序，波器在任何点的输出由排序滤
半小于或等于还有一半大于或等于为了对一，。
幅图像上的某个点做中值滤波处理，必须先将掩模内
欲求解的像素及其邻域的像素值排序，确定出中值，并
结果决定。下面列出中值滤波器的Ｉ方程闭／Ｏ：
◆ 形，而对于具有尖角物体的图像则采用十字窗口形。
◆
图像预处理过程。随机噪声是地震图像的主要噪声．巾值滤波器对随机噪声提供了一种优秀的去噪能力，比小尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要
首先中值滤波器确定一个以某像素为中心点的
都可以作为中值。例如，在一个３３ｘ的邻域内有一系列
像素值（０２，２２，５２，２２，０）对这些值排１，２２，２１，２２，５１０，
序后为（０１，２２，２２，２２，０）那么其中１，５２，２２，２２，５１０，
图１中值滤波常用的邻域形状
中值滤波器将用像素（中值计算中包括原像在
素值）域内灰度的中值代替该像素的值。邻一个数值集合的中值这样的一个数值，即数值集合中，是有
一
１传统中值滤波
中值滤波器的输出基于南滤波器包同的图像区
关键词：中值滤波：自适应加权：机噪声随

自适应中值滤波器的原理

自适应中值滤波器的原理自适应中值滤波器是一种用于图像处理的滤波器，其原理是根据图像的局部特性来自动调整滤波器的尺寸和滤波器中值的选取，以达到更好的去噪效果。

在数字图像中，噪声是无法避免的。

噪声会导致图像细节丢失、边缘模糊等问题，影响图像的质量和分析结果。

因此，去除图像中的噪声是图像处理的一个重要任务。

滤波器是一种常用的图像去噪方法，其中中值滤波器是一种常见的非线性滤波器。

中值滤波器的原理是将滤波器窗口内的像素按照灰度值进行排序，然后选择中间值作为输出像素的灰度值。

这种方法能够有效地去除椒盐噪声等噪声类型，但对于高斯噪声等其他噪声类型的去除效果并不理想。

为了解决这个问题，自适应中值滤波器被提出。

自适应中值滤波器的核心思想是根据图像局部特性来动态调整滤波器的尺寸和选择滤波器中值的方法。

具体来说，自适应中值滤波器会根据滤波器窗口内的像素灰度值的范围来判断是否存在噪声。

如果存在噪声，滤波器会扩大尺寸，重新计算滤波器中值，并将其作为输出像素的灰度值；如果不存在噪声，滤波器会保持原来的尺寸和滤波器中值。

自适应中值滤波器通常包括以下几个步骤：1. 设定滤波器窗口的初始尺寸和滤波器中值的初始值。

2. 遍历图像的每个像素，以当前像素为中心构建滤波器窗口。

3. 按照灰度值对滤波器窗口内的像素进行排序。

4. 判断滤波器窗口内的像素灰度值范围是否超过预设阈值，如果超过则执行下一步，否则将滤波器中值作为输出像素的灰度值。

5. 扩大滤波器窗口的尺寸，并重新计算滤波器中值。

6. 重复步骤3-5，直到滤波器窗口的尺寸达到最大值。

7. 将滤波器中值作为输出像素的灰度值。

通过自适应中值滤波器的动态调整滤波器尺寸和滤波器中值的方法，可以更好地适应不同图像区域的噪声特性，提高图像去噪的效果。

同时，自适应中值滤波器还可以保留图像的细节信息，不会造成图像的模糊。

自适应中值滤波器是一种根据图像局部特性动态调整滤波器尺寸和滤波器中值的滤波器。

自适应加权改进窗口中值滤波

第３２卷
第２期
世
界
地
质
Ｖｏｌ＿３２Ｎｏ．２
２０１３Ｊｕｎ．２０１３
文章编号：１００４— ５５８９（２０１３）０２～０３９６— ０７
自适应加权改进窗口中值滤波
ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣ．ｅｏ — ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２６，Ｃｈｉｎａ
声衰减和有效信号的保真奠定了基础，自适应加权改进窗口中值滤波器去除噪声明显。通过理论模型
和实际数据处理的对比，表明本方法去除噪声和保护有效信号能力优于传统的二维多级中值滤波器。关键词：自适应中值滤波；随机噪声；去噪；地震数据
中图分类号：Ｐ６３１．５文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－５５８９．２０１３．０２．０２６
ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｎｏｉｓｅａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｉｇｎａｌｉｆｄｅｌｉｔｙ，ＳＯａｄａｐｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｅｄｉｍｐｒｏｖｅｄｗｉｎｄｏｗｍｅｄｉａｎｉｆｌｔｅｒ

鲁棒自适应加权的引导滤波算法

鲁棒自适应加权的引导滤波算法李喆;李建增;扈琪【摘要】为了提高图像滤波时边缘的保持能力,提出鲁棒自适应加权的引导滤波算法.首先利用一阶差分法判断高斯滤波处理后引导图像的边缘位置信息,在去除噪声干扰的同时,提高边缘信息提取的鲁棒性,然后通过最大类间方差法(Otsu)分割边缘区域与非边缘区域,提高区域阈值选取的自适应性,最后利用改进的分段函数模型拟合理想权重因子,控制不同区域的平滑程度,实现鲁棒自适应引导滤波,达到保边平滑的目的.通过图像平滑实验与抠图实验对所提算法性能进行了验证,与引导滤波算法及另外2种改进算法相比,所提算法的保边平滑性能更强.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2019(026)001【总页数】5页(P26-30)【关键词】图像处理;引导滤波;保边平滑;高斯滤波;最大类间方差法【作者】李喆;李建增;扈琪【作者单位】陆军工程大学,石家庄 050003;陆军工程大学,石家庄 050003;河北大学,河北保定 071002【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言图像在成像过程中往往受到各种因素影响，不可避免地会在图像中掺杂进噪声，影响成像质量。

为了有效降低噪声干扰，提升图像品质，在图像预处理阶段对图像进行滤波操作显得尤为重要。

现有滤波算法能在一定程度上对图像进行平滑去噪，但去除噪声的同时也会损失大量图像边缘信息，对图像后期处理产生影响。

因此如何在去噪的同时较好地保存边缘轮廓信息成为图像滤波研究的重点。

现有的边缘保持滤波算法有中值滤波算法[1]、各项异性扩散滤波(Anistropic Diffusion Filtering,AD) 算法[2]、非局部均值滤波算法[3]、双边滤波(Bilateral Filter,BF) 算法[4]等，这些滤波算法一定程度上保持了边缘，但存在保边效果不足、算法复杂度高、去噪能力有限、边缘梯度反转等问题。

引导滤波(Guided Image Filtering,GIF) 算法[5]是一种快速鲁棒的局部线性边缘保持滤波算法，针对传统图像滤波时噪声平滑与边缘轮廓保持相矛盾的问题，创新性地利用引导图像指导图像滤波过程，使滤波后图像纹理趋近于引导图像，在去除噪声的同时尽可能多地保留了图像边缘细节。

几种混合滤波器的比较研究

33自适应中值加权均值混合滤波amawm本节重点研究了一种自适应中值加权均值混合滤波器其基本思想是将图像分为大小相同的几个区域对每一区域采用一定的标准进行噪声检测以实现图像中脉冲噪声与高斯噪声的分离分离出的脉冲噪声和高斯噪声分别采用自适应中值滤波和自适应加权均值滤波来消除

⎧1 g (i, j ) = ⎨ ⎩0
f (i, j ) = max k 或 f (i, j ) = min k f (i, j ) ≠ max k 或 f (i, j ) ≠ min k
(3-27)
先用自适应中值滤波算法消除脉冲噪声。对区域 Rk 中满足 g (i, j ) = 1 的像素个数进行统计，用统计出的总个数与区域 Rk 中所有像素个数之比 qk 来评定该区域受噪声污染的程度，根据噪声干扰的大小来自适应地确定滤波窗口的尺寸 lk 。自适应地根据下面的公式确定窗长
k k Ei , j = {(i + s, j + t ) | (i, j ) ∈ Rk , s, t ∈ [− , ]} (3-31) 2 2 某一像素 (i + s, j + t ) 对应的加权系数 ci , j , s ,t 是由其灰度值 h(i + s, j + t ) 与中在 Ei , j 中，
qk ≤ p1 ⎧3 ⎪ lk = ⎨5 p1 < qk ≤ p2 ⎪7 qk > p2 ⎩
其中
(3-28)
p1 和 p2 为小于 1 的正常数，表示不同脉冲噪声的噪声密度。
对区域 Rk 中满足 g (i, j ) = 1 的脉冲噪声点进行滤波处理， g (i, j ) = 0 的点保留本身的灰度值。滤波时，需要考虑脉冲噪声点周围的各像素，并与区域 Rk 中最大灰度值 max k 和最小灰度值 min k 不相等的像素灰度值组成一集合

中值滤波和自适应中值滤波

中值滤波与自适应中值滤波的比较和应用一、引言在图像处理领域，滤波是一种常用的技术，其主要目的是消除图像中的噪声。

其中，中值滤波和自适应中值滤波是两种重要的滤波方法。

二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本思想是用一个像素邻域中所有像素值的中值来替代该像素的值。

这种方法可以有效地去除椒盐噪声，同时保持边缘信息不被破坏。

然而，中值滤波器的一个主要缺点是对高斯噪声的抑制效果较差。

三、自适应中值滤波自适应中值滤波是一种改进的中值滤波方法，它根据每个像素点周围像素的灰度分布特性自动调整滤波窗口大小。

这种方法既保留了中值滤波的优点，又克服了对高斯噪声抑制效果差的问题。

然而，由于需要计算每个像素周围的灰度分布特性，因此计算量较大。

四、中值滤波与自适应中值滤波的比较中值滤波和自适应中值滤波的主要区别在于滤波窗口的大小。

中值滤波使用固定大小的滤波窗口，而自适应中值滤波则根据每个像素点周围像素的灰度分布特性自动调整滤波窗口大小。

因此，自适应中值滤波在保持边缘信息的同时，能更好地去除噪声。

五、应用中值滤波和自适应中值滤波广泛应用于图像处理领域，如医学图像处理、遥感图像处理、视频监控等。

它们可以帮助我们提高图像的质量，提取有用的图像特征，从而进行更深入的图像分析和理解。

六、结论总的来说，中值滤波和自适应中值滤波都是有效的图像滤波方法。

选择哪种方法取决于具体的图像处理任务和需求。

如果图像中的噪声主要是椒盐噪声，并且对计算效率有较高的要求，那么中值滤波可能是一个更好的选择。

如果图像中的噪声包括高斯噪声，并且对图像质量有较高的要求，那么自适应中值滤波可能更适合。

EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

噪声去除，而且很好地保护了图像中的细节和边缘，ＰＳＮＲ比传统的自适应中值滤波算法平均提高了
ｌ５ｄＢ以上；该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器，在高噪声密度情况下性能也
滤波窗口内的中心点进行噪声检测；然后对检测为噪声的像素点引入双阈值，并根据引入的阈值和滤
波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数，根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出；最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明，新算法不仅能够有效地将图像中的
第４２卷第ｌｌ期
ＶＯ１．４２ＮＯ．１１
红外与激光工程
ＩｎｒａｆｒｅｄａｎｄＬａｓｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年１１月
ＮＯＶ．２０１３
ＥＭＣＣＤ图像自适应模糊中值滤波算法研究
ｏｆｕｚｆｚｙｉｌｆｔｅｉｎｒｇｍｏｄｕｌｅａｎｄａｄａｐｉｖｔｅｍｏｄｕｌｅ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｎｏｉｓｅｐｉｘｅｌｓｉｎｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｉｌｆｔｅｒｗｉｎｄｏｗ
ｗａｓｉｄｅｎｔｉｉｅｆｄ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｏｒｔｈｅｓｅｄｅｔｅｃｔｅｄ” ｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓ ” ，ｂａｓｉｎｇｏｎｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓａｎｄｍｅｄｉｎａｏｆｔｈｅｉｌｆｔｅｉｎｒｇｗｉｎｄｏｗ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓｗａｓｐｕｔｏｒｆｗａｒｄ，ａｎｄｈｅｔｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｉｐｈｆｕｎｃｉｏｔｎｗａｓｕｉｌｔｉｚｅｄｔｏｉｌｆｔｅｒｈｅｔｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅ

一种变分自适应中值滤波算法

维普资讯
第２第９期６卷
２００６年９月
文覃编号：０１９８（０６０ —２５４１０ — ０１２０）９０９—
一
计算机应用
ＣｏｕｅｍｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｓｌｃｔｏ
Ｖｏ．６Ｎｏ９１２．
Ｓｐ．２０ｅｔ０６
种变分自适应中值滤波算法
王勋，笃彦毕
（空军工程大学工程学院，西西安７０３）陕１０８
（ａｇｕ＠ｉ．ｅａ）ｗｎｘｎｅａ．ｎｔ
摘要：针对自适应中值和变分滤波方法脉冲噪声去除能力的不足，出了一种新的变分自适应提中值滤波方法。首先采用自适应中值滤波器对脉冲噪点进行标识，然后对标识的噪点构建由逼近条件和边缘保持正则化条件构成的代价函数，通过变分方法对代价函数寻优求解，对噪点进行恢复。最后进行了仿真试验，并与标准中值滤波，关中值滤波，开自适应中值滤波，变分滤波方法进行了比和较。试验结果表明，在信噪比和细节保留方面明显优于上述滤波方法，以有效去除高达９％的脉可０
Ａｂｔａｔｏｉｒｖｈｅｏｍａｃｆｉｕｓｏｓｅｕｔｎｅａａｉｎｔｏａｅｎａａｔｅｍｅｉｎｓｒｃ：Ｔｍｐｏｅｔｅｐｆｒｎｅｏｍｐｌｅｎｉｒｄｃｏ，ａｎｗｖｉｔａｍｅｈｄｂｓｄｏｄｐｖｄａｅｉｌｏｌｉｉｅａｐｏｅ．ｉ，ｄｐｉｄａｌｓｕｅｏｉｅｔｙｔｅｉｕｓｏｓ．ｅｏｄｆｔｒＷｒｐｓｄＦｍｔａａｔｅｍｅｉｎｆｔｒＷａｓｄｔｄｎｉｈｍｐｌｅｎｉｅＳｃｎ，ａｃｓｕｃｏｆｔｅｌｓｏｖｉｅｆｏｔｆｎｔｎｏｈｉｉｅｔｅｏｓｉｅｓＷｅｉｎｄｄｎｉｄｎｉｙｐｘｌａｄｓｇｅ，ｗｉｈＷａｏｏｅｆｄｔ－ｄｌｙｔｒａｄｅｇ－ｒｓｒｉｇｒｇｌｒａｏｅｍ．Ｔｈｒ，ｉｆｓｈｃｓｃｍｐｓｏａａｆｅｔｅｍｅｐｅｅｖｎｅｕａｉｔｎｔｒｄｉｉｎｄｚｉｉｄｖｒａｉｎｌｍｅｈｓｓｏｇｔｔｅｐｍａｏｕｏｈｃｎｍｉｅｔｅｃｔｆｃｏｄｒｓｏｅｔｅｏｓｐ】ｌ．ａｉｔａｔｏＷａｕｅｔｅｏｔｌｓｌｔｎｗｉｈｍｉｉｚｏｕｔｎａｅｔｒｎｉｙｉｅｓｏｄｄｈｉｉｈｓｎｉｎｈ【Ｓｍｕａｏｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｏｒｐｐｓｄｍｅｈｓｏｖｏｌｅｔｒｔａｔｄｒｄａｌｒｗｔｈｎｄａｉｌｔｎｒｓｓｅｎｔｅｔａｕｒｏｅｔｏｉｂｉｕｙｂｔｈｉｌａｏｄｓｅｎｓａａｄｍｅｉｆｔ，ｎｎｉｅｓｉｉｇｍｅｉｃｎｉｅ．ｖｒｉａｍｅｈａｄｐｖｄａｔ．ａｄＣｅａｅａｍｕｈａ９％ｉｕｓｏｓｆｔｒａｉｔｎｔｏｄａａｔｅｍｅｉｎｆｌｒｎａｒｓｃ０ｌａｏｌｄｎｉｉｅｎｓｓｍｐｌｅｎｉｅＫｅｒｓｄｐｉｅｍｅｉｌｒｅｇｒｓｒｉｇｐｔｎｉｎｔｎｅｕａｉａｏｅ；ｖｒａｏａｔｏｙｗｏｄ：ａａｔｄａｆｔ；ｄｅｐｅｅｖｎｏｅｔｆｃｉ；ｒｇｌｒｚｔｎｔｒｖｎｉｅｌａｕｏｉｍａｉｔｎｌｍｅｄｉｈ

自适应中值滤波器的设计与实现

自适应中值滤波器的设计与实现自适应中值滤波器是一种基于信号的局部特性进行处理的滤波器。

它适用于在图像处理中去除椒盐噪声（salt and pepper noise）的任务。

椒盐噪声是一种随机噪声，它会在图像中产生亮或暗的像素点。

自适应中值滤波器的设计和实现可以分为以下几个步骤。

首先，我们需要定义一个滑动窗口的大小，以确定每次滤波的区域。

通常选择一个正方形的窗口，大小通常在3×3到7×7之间。

较小的窗口会导致噪声较少的图像细节损失，但也可能无法完全去除噪声。

较大的窗口可以去除更多的噪声，但可能会模糊图像。

接下来，我们需要确定中值滤波器的参数。

通常情况下，我们需要选择一个适当的阈值，来判断是否对像素进行滤波。

一个常用的阈值是像素值的标准差的倍数K，如果像素值与其领域的中值之间的差异超过K倍的标准差，则认为该像素是噪声。

为了更好地抑制噪声，阈值K通常选择较大的值。

然而，过大的阈值也可能会导致图像细节的损失。

一种常用的自适应中值滤波器算法是逐级嵌套。

首先使用较小的窗口进行滤波，然后根据滤波结果进行判断。

如果像素的灰度值与中值之间的差异大于阈值，则继续使用较大的窗口进行滤波，直到像素的灰度值与中值之间的差异小于阈值为止。

这种逐级嵌套的方法可以在保留图像细节的同时去除噪声。

在实现自适应中值滤波器时，可以使用编程语言如Python或MATLAB 来编写代码。

首先需要读取图像，并将图像转换为灰度图像。

然后，利用嵌套循环遍历每个像素，并在每个像素的领域内计算中值。

根据阈值判断是否对像素进行滤波，如果需要滤波，则继续使用较大的窗口进行滤波。

最后，将滤波结果保存为新的图像。

需要注意的是，自适应中值滤波器的设计和实现是一个复杂的任务，并且其性能和效果取决于所选择的参数和算法。

因此，在使用自适应中值滤波器时，需要根据具体的应用场景和需求进行适当的调整和优化，以达到较好的滤波效果。

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

第３０卷第２
ＡｐｐｌｉｅａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．２
Ｆｅｂ．２０１３
基于自适应加权中值滤波的二维Ｏｔｓｕ图像分割算法术
波；然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法；最后利用改进的二维Ｏｔｓｕ算法对图像作精确
分割。实验结果表明，该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想。
关键词：加权中值滤波；二维Ｏｔｓｕ；图像分割；闽值选取中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０２ — ０５９８ — ０３
ｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒ
ＮＩＬｉｎ，ＧＯＮＧＱｕ，ＣＡＯＬｉ，ＬＩＡＯＷａ — ｚｈｏｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ＆Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０１３３１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｗｏ— ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＯｔｓｕｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｇｏｔｉｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｓｕｌｔｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ

自适应中值滤波器的设计与实现

北京邮电大学世纪学院毕业设计(论文)题目自适应中值滤波器的设计与实现学号 ********学生姓名王立阳专业名称通信工程所在系（院）通信与信息工程系指导教师鞠磊2012年 6 月 1 日北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）任务书备注1、由指导教师撰写，可根据长度加页，一式三份，教务处、系（院）各留存一份，发给学生一份，任务完成后附在论文内；2、凡审核不通过的任务书，请重新申报。

北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）诚信声明本人声明所呈交的毕业设计（论文），题目《自适应中值滤波器的设计与实现》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，毕业设计（论文）中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

本人签名：日期：毕业设计（论文）使用权的说明本人完全了解北京邮电大学世纪学院有关保管、使用论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存论文；③学校可允许论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容。

本人签名：日期：指导教师签名：日期：题目自适应中值滤波器的设计与实现摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。

然而在图像使用传输过程中，不可避免会受到噪声的干扰。

中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但标准中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。

本文在研究中值滤波器的基础上，给出了一种能够根据噪声位置进行中值滤波器的自适应中值滤波方法，该方法可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。

最后通过matlab对所提出方法进行了仿真测试，结果验证了所提方法的有效性。

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

大量的飞行试验，使得研制的费用和周期也不断这
增长，因此有必要在实验室内进行模拟制导系统跟踪目标的过程。在对系统的实物仿真过程中，视频处理技术占据了重要地位，如把收到的视频数据进行
Ｖｏ＿３ＮＯ６Ｉ６．．Ｊｎ，１ｕ２０１
火力与指挥控制
Ｆｒｏｔｏ＆ＣｏｉＣｎｒｌｅｍｍａｄＣｎｒｌｎｏｔｏ
第３６卷第６期２１０１年６月
文章编号：０２０４（０１０— １３０１０ —６０２１）６００ —３
ＬＩＪａＧＵＯｈｎ — ｕｎＵｉ，Ｓｅｇｑａ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｉｎａｄＣｍｍｕｉｔｎＥｇｎｅｉｇｏｒｉｅｓｙｏｈｎ，ｉｕｎ００５，ｈｎ）ＣｌｇｆＩｆｒｔｎｏｌｏｎｃｉｎｉｅｒｎＮｏｔＵｎｖｒｉＣｉａＴａａ３０１Ｃｉａａｏｆｈｔｆｙ
一
种运动自适应去隔行中值滤波算法
刘佳，圣权郭
００５）３０１
（中北大学信息与通信工程学院，原太
摘
要：分析了现有各种去隔行算法的基础上，出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分，用在在提采
中图分类号：Ｎ９１Ｔ１文献标识码：Ａ
Ａ — ｎｔｒａｉｇｒｔｍｓｄｏｏｉｎＤｅｉｅｌｃｎｇＡｌｏｉｈＢａｅｎＭｔｏＡｄｐｉｅｗｉｈＭｅｉｎＦｉｔｒｎａｔｖｔｄａｌｅｉｇ

滤波器设计中的自适应中值滤波器

滤波器设计中的自适应中值滤波器在数字信号处理领域，滤波器扮演着至关重要的角色，用于去除信号中的噪声，提取感兴趣的信息。

自适应中值滤波器是一种常用的滤波器，它能根据信号的特点自动选择合适的滤波参数，提高滤波效果。

本文将介绍自适应中值滤波器的原理和应用。

一、自适应中值滤波器的原理自适应中值滤波器的核心思想是根据信号的局部特征进行自适应的滤波操作。

它通过比较信号中的各个样本点与邻域内其他样本点的差值，在保持信号主要特征的前提下去除噪声。

具体而言，自适应中值滤波器的操作流程如下：1. 针对每个样本点，选择一个合适的邻域大小，通常是一个正方形或者圆形的区域。

2. 将邻域内的样本点按照大小进行排序，得到一个有序序列。

3. 计算邻域内样本点的中值，并将中值与当前样本点进行比较。

4. 若当前样本点与中值之间的差值小于一定阈值，则保留当前样本点；否则，将当前样本点替换为中值。

上述操作将根据邻域内的特征，自动选择合适的滤波参数，并有效去除噪声。

二、自适应中值滤波器的应用自适应中值滤波器在图像处理和语音信号处理等领域得到了广泛应用。

以下将就其中两个典型应用进行介绍。

1. 图像去噪图像去噪是图像处理中的重要任务，在数字图像采集与传输过程中，图像往往受到各种噪声的干扰。

自适应中值滤波器能够根据噪声的特点进行自适应的滤波操作，有效去除噪声，同时保持图像的边缘和细节信息。

2. 语音信号去噪语音信号在传输和录制过程中也容易受到各种噪声的污染，影响语音的清晰度和可懂度。

自适应中值滤波器能够根据噪声的特点自动调整滤波参数，去除噪声，提高语音信号的质量和可识别性。

三、自适应中值滤波器的性能评价对于滤波器的性能评价，一般包括去噪效果、信号保留能力和计算复杂度等方面。

1. 去噪效果去噪效果是衡量滤波器性能的重要指标之一。

自适应中值滤波器能够根据信号特点选择合适的滤波参数，有效去除噪声，同时保持信号的主要特征。

2. 信号保留能力滤波器的主要目的是去除噪声，但同时需要保留信号的有用信息。

一种简单的自适应中值滤波方法

然后对每一个子图像进行扫描并统计出各子图像中的噪声点个数，最后对每个子图像自动选
用合适的滤波窗１进行滤波操作。：２
关键词：中值滤波；图像细节；自适应；图像划分
Ｏ引言
图像信息在产生、传输和记录过程中，经常
之一。采用中值滤波法是目前比较常用的一种滤除噪声的方法，它是一种非线性滤波方式，能够在滤除噪声的同时，尽可能的保留原图像的细
节。因而得到了广泛的应用。
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将图像中的全部像素分成噪声点和（受噪声污未染的）好点，然后根据图像局部被污染的情况，
放大噪声的影响：而利用５５波窗口处理后的ｘ滤
图像。虽然在滤除噪声方面效果较好。但是由于窗口的增大其对边界的平滑效应也更严重。因此。从处理后的图像可以看出，经过５５波窗ｘ滤口处理后的图像变得更加模糊。由此可见，对于
的实现过程如下：（）选择一个（ｎ１（ｎ１１２＋）× ２＋）的窗口（常通为３３ｘ１ｘ或５５，并用该窗Ｖ沿图像数据进行行或Ｉ
列方向的滑动：
持一定的边界信息，但在噪声干扰比较严重或噪
声颗粒比较大时，它非但不能滤除噪声，反而会

几种中值滤波去噪方法分析

几种中值滤波去噪方法分析中值滤波是一种常用的图像去噪方法，它通过在邻域内取中值来代替当前像素值，从而有效降低图像的噪声。

下面将介绍一些常见的中值滤波去噪方法。

1.简单中值滤波简单中值滤波是最基础的中值滤波方法，它将当前像素的邻域内的像素值进行排序，然后取中间值作为新的像素值。

这种方法简单直接，但对于图像中出现的大面积噪点效果不佳，容易造成细节丢失。

2.快速中值滤波快速中值滤波通过使用快速排序算法，减少排序的时间复杂度，提高滤波的效率。

它通常通过对邻域内的像素值进行逐级的划分，将较大规模的排序问题转化为较小规模的子问题，从而减少排序的计算量。

3.自适应中值滤波自适应中值滤波可以根据图像中的噪声程度自动选择滤波器的大小。

它通过逐渐扩大滤波器的大小来适应噪声的变化。

一开始，滤波器的大小较小，以保留较多的图像细节；当噪声较大时，滤波器的大小逐渐增大以降低噪声。

4.分层中值滤波分层中值滤波是一种分级处理的方法，它将图像分为不同的层次，每个层次使用不同大小的滤波器进行去噪处理。

这样可以根据噪声的强度在不同层次上进行不同程度的平滑，既保留了图像的细节又有效地去除了噪声。

5.自适应权重中值滤波自适应权重中值滤波是一种基于邻域像素值相似度的滤波方法。

它对于邻域内的每一个像素，根据其与中心像素的相似度计算一个权重值，然后将邻域内的像素值与权重值进行加权平均。

这种方法可以更好地保护图像的边缘和细节，对于细微的噪声能够更加敏感地进行处理。

综上所述，中值滤波是一种常用的去噪方法，它通过取中值来代替当前像素值，能够有效降低图像的噪声。

不同的中值滤波方法在处理效果和计算效率上会有所不同，选择适合的方法需要根据图像的特点和噪声情况进行综合考虑。

同时，中值滤波也存在一些问题，如对图像细节的丢失和边缘模糊等，因此在实际应用中需要进行适当的调整和优化。

一种自适应加权中值滤波方法的研究

一种自适应加权中值滤波方法的研究杨宁;张培林;任国全【摘要】针对传统加权中值滤波器在中心像素的权值选择上难以确定的问题,提出一种简便的改进型中值滤波算法.综合灰度图像的聚集特征和空间特征,构造图像的二维熵,结合传统加权中值滤波算法,设置滤波算法流程,通过观察图像二维熵的变化,合理改变中心像素的权值,以达到对噪声图像进行适度地平滑的目的,既滤除噪声又较好地保留了图像的细节.实验结果表明,新的滤波算法优于传统的中值滤波算法.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2010(027)012【总页数】3页(P37-39)【关键词】图像处理;加权中值滤波;二维熵【作者】杨宁;张培林;任国全【作者单位】军械工程学院,河北,石家庄,050003;军械工程学院,河北,石家庄,050003;军械工程学院,河北,石家庄,050003【正文语种】中文0 引言图像在形成、传输过程中，常因外界噪声干扰而导致其质量退化。

为减小噪声的影响，可采取各种滤波方法对图像进行去噪处理。

中值滤波由于可对长拖尾概率分布的噪声起到良好的平滑效果，且可对图像中的某些细节起到保护作用［1］，因而在图像降噪处理中得到了比较广泛的应用。

为了提高滤波性能，人们研究出了许多改进型的中值滤波算法。

其中，加权类型的中值滤波器能根据权值的不同，对图像提供不同程度的平滑滤波，从而能更好地保护图像细节信息。

因此，这类滤波器得到了广泛的研究。

文献［2］中利用噪声像素点的性质，首先计算含噪图像的噪声污染率，通过反复实验得到污染率与中心权值的经验函数关系式，形成了一种有效地自适应滤波算法。

但该算法需要人工设定阈值来判别像素点是否为噪声，并且计算污染率的算法比较繁琐。

文献［3］中提出一种基于图像二维熵以选择最优形态学滤波结构的算法。

借鉴该文中以图像的二维熵作为滤波效果衡量标准的思想，本文提出了一种相对简便的中心权值自适应调节的加权中值滤波方法。

该算法以图像的二维熵作为迭代准则，自适应地选择合理的中心像素权值，可以使滤波效果达到最佳。

一种有效的自适应加权中值滤波算法

一种有效的自适应加权中值滤波算法
邓秀勤;熊勇;彭宏
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)035
【摘要】针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤渡算法.该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理.计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想.
【总页数】3页(P185-187)
【作者】邓秀勤;熊勇;彭宏
【作者单位】广东工业大学,应用数学学院,广州,510006;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种有效的自适应中值滤波算法 [J], 郭琳;尚振宏
2.矿山遥感图像自适应加权改进中值滤波算法 [J], 姚薇;钱玲玲
3.一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法 [J], 郑明言
4.一种改进的自适应加权中值滤波算法研究 [J], QU Zheng-geng;NIU Shao-qing
5.修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法 [J], 陈家益; 战荫伟; 曹会英; 吴兴达; 李小飞
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