关键词:
椒盐噪声
图像扩展
均值滤波
中值滤波
迭代自适应加权均值滤波
摘要:
针对传统的均值滤波和多种中值滤波不能有效去除高密度椒盐噪声的不足,提出一种迭代自适应加权均值滤波算法。为了能够对图像外围的像素点进行滤波,沿四周进行图像扩展。根据椒盐噪声的极值特性,将像素点分为噪声点和信号点,噪声点采用多轮迭代,利用前次滤波的结果,求取滤波窗口非噪声点灰度值的加权均值,基于与窗口中心像素的空间距离计算加权系数;信号点保持原值。滤波窗口尺寸根据窗口内是否含有非噪声点自适应地由小变大。选用5种不同的算法在噪声密度20%~80%范围内进行仿真对比,验证算法的有效性。仿真结果表明,与其它4种算法相比,在低密度噪声时,该算法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)和结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)优势明显,在80%高密度噪声时仍然保持突出效果,PSNR值至少提高4.26 dB,验证了该算法对高密度椒盐噪声具有更好的滤波性能,很好地保持图像的纹理边缘和细节。