去噪算法的分析与实现

去噪算法的分析与实现

摘要为了进一步提高一些图像处理效果如边缘检测质量和适用性，也对噪声滤波处理进行了分析，实验结果标明，在去除椒盐噪声方面，中值滤波优于双边滤波；双边滤波对低频的噪声却有很好的效果；高斯滤波对高斯噪声有很好的处理效果；双边滤波用处理时间的代价换取了边缘磨平少的效果，而高斯滤波恰恰相反。

关键词噪声；滤波；图像处理

1 选题背景

图像的滤波重建是图像处理学的一个重要分支，早在20世纪40年代，N.Wiener就阐明了再平稳条件下的线性滤波理论，即Wiener滤波器理论，这些理论在控制领域得到了广泛的应用。但是Wiener要求储量大，计算的复杂度高，在后来的图像处理领域逐渐诞生了双边滤波，高斯滤波，中值滤波等算法。

优化边缘检测算法，加入了各种滤波算法，通过编写一些小的程序实现各种滤波的过程，这是优化图像的一种方式也是图像处理的一般步骤，滤波的目的是减少图像上噪声和失真，但是使用滤波算法或多或少都会减少边缘的强度，因而图像的增强和滤波之间是一个折衷的选择。滤波的图像效果会有些模糊，也称为模糊处理。

实现滤波的算法有很多种，CV_BLUR（简单滤波）、CV_BLUR_NO_SCALE （简单无缩放变换的滤波）、CV_MEDIAN（中值滤波）、CV_GAUSSIAN（高斯滤波）、CV_BILATERAL（双边滤波）。

2 主要滤波算法原理分析

2.1 高斯滤波

滤波算法中，周围局部领域的像素值决定了目标点的像素值。具体实现在2D高斯滤波中分别将不同的高斯权重值也就是加权平均之后得到的当前点的最后结果。然而此处的高斯权重因子是利用了两个像素之间的空间距离得出的。通过高速分布曲线我们可以看出，离目标像素越远的点对最终结果的贡献越小，反之则越大。

2.2 双边滤波

双边滤波是在高斯滤波中加入一部分权重来得到更好的处理效果，应用了卷积原理。先对其进行离散化，这个步骤是在处理前完成的。而且没有必要对每一个局部像素从整张图像上都用加权操作这个过程，从距离上，如果像素超了一定程度，其实实际上对目标像素的影响是非常非常小的，几乎可以忽略不计。

2.3 中值滤波

中值滤波是一种非线性信号处理技术并且能够有效地抑制噪声，其基本原理就是把数字影像或者数字序列中的用该点的一个领域的各点值的中值代替让周围像素成为接近值，进而消除孤立噪声点。二维中值滤波输出模型为g（x，y）=med{f（x-k，y-l），（k，l∈W）} ，其中，f（x，y），g（x，y）分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如圆形，线性，圆环形，十字形等。

2.4 简单滤波

窗口中输入图像对应像素的简单平均值是输出图像的每一个像素。其支持1-4个通道处理32位或者8位的浮点图像。

2.5不缩放比例滤波

对每个像素的各个领域求和，可以利用函数CVintergral来计算图像尺度的变化。支持8位的输入图像，也可以在32位浮点图像上进行，结果也是32位浮点类型，在很多情况下选择不缩放比例的模糊操作是由于比缩放比例的模糊操作要快。

3 通过评判标准比较滤波算法

3.1 评判标准

在估计噪声方差中可以用到小波变换、图像二维小波分解、噪声方差估计法，能不能去除椒盐噪声，双边滤波的弱项在于对椒盐噪声的处理而中值滤波对此却有很好的处理效果。

3.2 算法比较

高斯滤波虽然在低通滤波的算法中效果非常好，但是还存在另一个问题，它只考虑了像素见的空间上的关系，所以结果会丢失边缘的信息，但是高斯滤波对高斯噪声有很好的去噪效果。

双边滤波，在高斯滤波的基础上加入了另外的一个权重，在数学上用了无限积分在空间中应用了离散化。双边滤波对低频噪声处理效果不好，但对高频却有很好的处理效果。

中值滤波是一种非线性平滑技术，对某一点的灰度值设置为所有像素点灰度值的中值。对消除椒盐噪声很有效，而且可以有效的保护边缘。

简单滤波对输入图像的像素求平均值，支持一到四个通道处理8位或者32

位图像。

简单无缩放比例滤波，对每个像素的一定区域求平均值，其尺度变化用CVintergral来计算。支持8位输入图像，也可以用32位浮点图像进行。

4 滤波算法优化效果对比

对边缘检测算子加入各种滤波算子，加入滤波算法是为了优化边缘检测算法，加入这些算法的时候首先要找到处理图片的路径，进行灰度转化，同时分配一幅图像的结构空间，用于储存单通道的灰度图像。由于这些算法位于按键触发的小程序

图1 滤波算法的实现

中，将写好的滤波算法直接调用就可以了。

将各种滤波算法对canny边缘检测算法优化后用QT用户界面展示出来。

参考文献

[1]章毓晋编著.图象处理与分析[D].北京清华大学出版社，1999.

[2]唐良瑞，马全明，等编著.图像处理实用技术[M].北京化学工业出版社，2002：40-41.

[3]徐建华.图像处理与分析[M].北京科学出版社，1992：45-55.