静止图像的一种自适应平滑滤波算法1VIP免费

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...