发展而来。其缺点是严重破坏了图形的边缘,模糊了图像。Р中值滤波器Р中值滤波器是统计滤波器的一种,是一种非线性的空间滤波器,它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序,然后由统计结果决定的值代替中心像素的值。它不仅对脉冲干扰和椒盐噪声的抑制效果较好,在抑制随机噪声的同时能使边缘减少模糊。中值滤波的计算公式如下:Рg(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} (2.6)Р其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。Р中值滤波算法是对每个窗口内的像素进行排序以求中值,采用一个含有奇数个点的滑动窗口(模板),用窗口中各点灰度值的中值代替指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。Р实现过程如下:Р建立一个3X3的窗口,并用该窗口在图像上按先行后列的顺序逐次滑动;Р每次移动后对窗口内的图像灰度数据进行排序;Р用排序所得的中值代替窗口中心位置的原始值;Р按从左到右,从上到下的顺序滑动窗口,重复2,3步骤直到遍历所有的图像数据。РAРBРCРDРEРFРGРHРIР 滑动方向Р图2.2 中值滤波Р(3)滤波方法比较Р图2.3(a),(b),(c)分别是被噪声污染的图像、采用均值滤波后的图像和采用中值滤波后的图像。从比较可以看出均值滤波虽然消除了噪声但严重破坏了图形的边缘,模糊了图像,而采用中值滤波不但对图像噪声消除极为有效,而且能够较好地保护图像边缘信息。Р Р(a)被噪声污染的图像Р(b)均值滤波后的图像(c)中值滤波后的图像Р图2.3 滤波前后图像比较Р中值滤波与均值滤波相比较,有以下优点:Р降低噪声的效果比较明显。Р在灰度变化比较小的情况下可以得到很好的平滑处理。Р降低了图像边界的模糊程度,滤波后图像中的轮廓比较清晰。Р由以上比较结果可以得出,对于带噪声的原图类图像,使用中值滤波的效果比较好。因此本文采用中值滤波的方法对采集到的图像进行消除噪声处理。
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