[发明专利]一种去除图像椒盐噪声的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及对被椒盐噪声污染的图像进行去噪恢复的方法。

背景技术

椒盐噪声是一种常见的噪声，它的产生因素多种多样，比如，传感器硬件故障、通信信道受干扰。椒盐噪声表现为图像中与近邻像素点格格不入的黑色(灰度为0)或者白色(灰度为255)的像素点。噪声点与近邻像素点间存在灰度突变，导致了较大的梯度值，使其与边缘点容易发生混淆，给图像分析尤其是边缘检测带来了很大的困难。

开关中值滤波是图像椒盐去噪领域新近的研究热点。所谓开关是指先检测图像中的椒盐噪声点，然后仅对噪声点进行滤波恢复，有助于保护图像细节。方向加权中值滤波属于开关中值滤波范畴。DWMF(Directional Weighted Median Filter)^[1]和MDWMF(Modified Directional Weighted Median Filter)^[2]是两种现有的方向加权中值滤波算法。

DWMF在检测椒盐噪声的过程中，未考虑噪声点固有的灰度极值特性(椒盐噪声点灰度只能为0或255)，可能将不具备灰度极值特性的像素错误地检测为噪声点。

另外，DWMF和MDWMF对噪声点的恢复策略不够合理。

DWMF首先计算图1(a)所示的4个方向上排除中心像素点外其余像素点灰度的标准偏差，然后将最小标准偏差对应方向(对边缘方向的估计)上的灰度进行加权复制，最后计算3×3邻域内加权后的灰度中值作为噪声点的滤波输出(噪声点恢复后的灰度)。在此过程中，DWMF仅仅排除了位于中心位置的椒盐噪声点，而未排除掉邻域内其余噪声点，将给边缘方向的估计以及加权中值的求取带来不良影响。

MDWMF在对噪声点进行恢复时，先将图1(b)所示12个方向上近邻像素点与中心像素点间绝对灰度差异之和最小值对应的方向视为最佳方向(对边缘方向的估计)，然后剔除掉最佳方向上拥有灰度极值(0或255)的像素点，并对该方向上处在3×3邻域内的近邻点灰度进行加权复制，最后求最佳方向上加权后的灰度中值作为噪声点的滤波输出。MDWMF的根本思想在于其认为对中心像素点进行恢复后的灰度应该与其所处边缘方向上其余非噪声像素点的灰度接近，因此其仅考虑了最佳方向上近邻像素点的灰度信息。但这种思路存在三个问题：

（1）局部窗口自身不含边缘，这种情况下所谓的最佳方向不是真实边缘方向，仅考虑该方向上的近邻像素点会使其不能完整地刻画邻域的灰度特性。

（2）MDWMF利用灰度极值(0和255)条件来剔除近邻噪声点，这种做法显得粗糙，可能将拥有灰度极值的非噪声点也剔除掉。比如，噪声点处在灰度为255的像素点构成的白色边缘或者灰度为0的像素点构成的黑色边缘上，这时真实边缘像素点就会被错误地剔除。

（3）尤为重要的是，MDWMF将最佳方向视为真实边缘方向是有问题的。比如，当局部窗口如图2(b)所示时，最小方向绝对灰度差异之和为604，对应最佳方向为方向1(见图1(b))，但从图2(a)可以发现真实边缘方向应为45度夹角方向(即方向6或8或11)。由此可见，最佳方向未必是真实边缘方向，MDWMF的做法存在问题。

[1]Dong Y,Xu S.A new directional weighted median filter for removal of random-valued impulse noise[J].IEEE Signal Processing Letters,2007,14(3):193～196.

[2]Lu C T,Chou T C.Denoising of salt-and-pepper noise corrupted image using modified directional-weighted-median filter[J].Pattern Recognition Letters,2012,33(10):1287～1295.

发明内容

本发明的目的在于提供一种去除图像椒盐噪声的方法，它能够更好地剔除某个中心像素点邻域内的椒盐噪声点，减少了局部窗口内噪声点对中心像素点滤波输出的不良影响，并利用新的方向加权均值策略获得了更准确的滤波输出，显著地提高了去噪恢复效果，当噪声密度高时提高的幅度更加明显。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

一种去除图像椒盐噪声的方法，包括如下步骤：

A、识别p_i,j是否为椒盐噪声点。