第23卷第10期JOURNALOFCHINAINSTITUTEOFCOMMUNICATIONSOctober20022002年10月通信学报Vol.23No.10静止图像的一种自适应平滑滤波算法1景晓军,李剑峰,熊玉庆(北京邮电大学,北京100876)摘要:本文提出了一种基于梯度信息的自适应平滑滤波算法。该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应地改变滤波器的权值,在区域平滑的过程中使图像的边缘锐化,较好地处理了平滑噪声、锐化边缘这对滤波技术中的矛盾。后续实验结果表明,该算法具有良好的滤波性能,易于实时处理。关键词:图像滤波;梯度信息;自适应平滑;中图分类号:TN911.73文献标识码:A文章编号:1000-436X(2002)10-0006-09AnadaptivesmoothfilteralgorithmsofstillimagesJINGXiao-jun,LIJian-feng,XIONGYu-qing(BeijingUniversityofPosts&Telecommunications,Beijing100876,China)Abstract:Inthispaper,analgorithmforadaptivesmoothfilteringbasedongradientisproposed.Accordingtocharacteristicofrevulsioneverypointgrayscale,thisalgorithmadaptivelychangescoefficientsofthefilter,accordingtogradientoneachpoint.Experimentresultsindicatethatitperformswellandexcelsinreal-timetasks.Keywords:imagefiltering;gradientinformation;adaptivesmoothing1引言在图像滤波中,常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术[1~2]。线性滤波[1]以其完善的理论基础、数学处理简单、易于采用FFT和硬件实现等优点,一直在图像滤波领域占有重要的地位。线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用。但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差,且模糊信号边缘。非线性滤波[3~4]是基于对输入信号序列的一种非线性影射关系,常可把某一特定的噪声近似地影射为零而保留信号的重要特征,因而可以在一定程度上克服线性滤波器的不足。非线收稿日期:2002-03-05;修订日期:2002-06-12作者简介:景晓军(1965-),男,北京人,北京邮电大学副教授、博士后,1999年毕业于国防科技大学电子技术系,获博士学位,发表学术论文几十篇,研究方向为信息融合、模式识别、图像处理等;李剑峰,男,内蒙古呼和浩特人,北京邮电大学在读博士;熊玉庆,男,江西吉安人,博士后,研究方向为分布并行处理、移动计算、图像处理等。学术论文第10期景晓军等:静止图像的一种自适应平滑滤波算法·7·性滤波早期运用较多的是中值滤波器[5~6],其应用于多维信号处理时,对窄脉冲信号具有良好的抑制能力,但中值滤波器对中拖尾(如均匀分布噪声)和短拖尾分布噪声(如高斯噪声)时,滤波性能较差,且拖尾越短,其滤波能力越差。另外,中值滤波缺乏成熟完善的数学理论指导,也是其弊病所在。基于数学形态学[7~8]的图像滤波,也属于非线性滤波的范畴。它具备一套完备的理论、方法及算法体系,弥补了非线性滤波缺乏系统性、严密性的数学理论指导的弊病。轮廓结构形态学是根据图像噪声和有用信号相比,总具有某种随机性难以形成稳定的构形,导致其团块支持域具有小延展度的连通分量(有用信号恰好相反)的特性,用团块的延展度区分噪声和有用信号,进行滤波。其实现的是几何结构的区域滤波,就是说一个噪声块,只要有一点判定条件满足要求,整个区域(块)噪声就可全去掉。而通常使用的方法是解析判定条件式的点滤波,一个噪声块,要每一个点都满足判定条件是很难的,这就导致整个噪声块常常滤不干净。因此,形态学滤波质量有保证,噪声去除的较干净,可以保留很好的图像细节。但形态学需要结构元素(或函数)集较多,计算较复杂,系统效率低,不易满足实时性的要求。而人为减少结构元素(或函数)集,会导致曲线的变形和断裂,恶化总体效果。另外,抑制噪声、锐化边缘受诸多因素影响,相互制约,在图像滤波中形成了一对矛盾。形态学在解决这一对滤波矛盾上,也存在着缺陷。总之,当前没有一种方法对所有测试图像滤波效果均为最佳。因此,在实际应用时,应针对具体的应用背景和给定的图像类别,综合考虑时间和存储空间的要求,选择适当的滤波方法。针对上述情况,在全面考虑了抑噪、锐化、保留细节、时间和存储空间等因素的情况下,本文提出了一种基于梯度信息...