圖像處理中的中值濾波、最大值、最小值濾波及其應用研究

摘 要：圖像是我們日常生活中的重要信息源，通過對圖像進行處理能夠使人們了解到信息內涵。然而在隊圖像進行采集以及轉換、傳輸的過程中，往往會受到設備及環境中噪聲干擾的影響。所以實際獲取圖像常常都會含有噪聲就是由于受到干擾。本文將純凈的圖像加入噪聲，應用Matlab針對中值濾波、最大值、最小值濾波等來實現數字圖像的去噪。

關鍵詞：圖像；中值濾波；最大值濾波；最小值濾波；去噪

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 06-0000-01

圖像處理過程就是輸入質量低的圖像，然后輸出改善后質量高的圖像。為了使圖像質量改善并從中提取有效的信息，對圖像進行去噪處理有很多方法，如中值濾波器、最大值濾波器、最小值濾波器等。隨著這些方法廣泛的應用，促使了圖像處理的發展，從而使圖像質量有了顯著提高。

一、中值濾波

在非線性處理技術中常用的一種技術是中值濾波，它是一種典型的低通濾波器，在進行實際運算時可不必知道圖像的一些統計特性，中值濾波是為了去除噪聲但同時保護圖像邊緣，其原理是：以某點f（x，y）為中心取一小窗口，將其內所有象素的灰度排列順序（從大到小）。如果其中象素是奇數，則f（x，y）處的灰度值為中間值；象素是偶數，則f（x，y）處的灰度值取兩個中間值的平均值。

二、最大值、最小值濾波

三、實驗與仿真

由以上實驗結果可以看出，加入“鹽”噪聲和“胡椒”噪聲來干擾圖像，見圖1（a）和（b），經過中值濾波后效果可觀，對去除椒鹽噪聲和胡椒噪聲都很有效，但還不是對噪聲完全消除。可對圖像進行多次中值濾波處理，噪聲逐漸被消除，但圖像會出現模糊；最大值濾波可以去除“胡椒”噪聲，發現圖像中最亮點非常有用，從圖1（c）可看出，但會從黑色物質邊緣移走一些黑色色素，見圖1（g）；最小值濾波可以去除“鹽”噪聲，發現圖像中最暗點時非常有用，從圖1（h）可看出，但會從亮色物質邊緣移走一些白色物質，見圖1（d）。最大值濾波器對于椒噪聲具有良好效果，而最小值濾波器對于鹽噪聲具有良好效果，見表1。

四、結束語

本文利用matlab軟件，采用中值濾波、最大值濾波、最小值濾波的方式對加入椒鹽噪聲、胡椒噪聲的圖像進行了去噪，，經過濾波后的圖像基本上能夠適合人眼的視覺感覺。可以看到中值濾波對于濾除圖像的“鹽”噪聲和“胡椒”噪聲都很有效，獲得較滿意的復原效果。但是中值濾波器的缺點是在處理象素時對所有點一致處理，這樣濾除了噪聲也有可能改變了象素點的原值，產生誤差。在一定的條件下，中值濾波能夠克服線性濾波器處理出現的圖像細節模糊，并且對濾除圖像掃描噪聲以及脈沖干擾有明顯的效果。對于一些點、線、尖頂這樣細節多圖像就不適合采用中值濾波了。而最大值濾波方式對“胡椒”噪聲有效，優點是能夠用發現圖像中的亮點，最小值濾波方式“鹽”噪聲有效，優點是能夠發現圖像中的暗點。

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[作者簡介]侯歡歡，女，山東德州人，煙臺南山學院工學院，教師，主要研究方向：圖像、視頻處理，信號處理。