肖孟強(qiáng) 安綠波
摘要:中值濾波是一種有效的噪聲抑制技術(shù),尤其在椒鹽噪聲的去除得到廣泛的應(yīng)用。文中針對傳統(tǒng)中值濾波方法存在的不足加以改進(jìn),采用雙閾值檢測噪聲,并在醫(yī)學(xué)圖像中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示,改進(jìn)后的中值濾波方法比傳統(tǒng)中值濾波達(dá)到更優(yōu)的去噪效果,圖像更清晰。
關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)圖像處理;雙閾值檢測;K近鄰中值濾波
中圖分類號:TP393文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1009-3044(2012)01-0119-02
An Improved Method of Median Filtering
XIAO Meng-qiang, AN Lv-bo
(Lanzhou Jiaotong University, School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou 730070, China)
Abstract: The median filter is a kind of effective noise suppression technique, especially in salt &pepper noise removal widely application. This paper aim at improving traditional median filtering the shortcomings of the methods, with double threshold detection noise, and in medical image experiment, the result shows that the improved median filter method than traditional median filter to achieve better denoising effect, image is more clear.
Key words: medical image processing; Double threshold detection; K Neighbor median filter
在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域中,由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善,醫(yī)學(xué)圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。一般,噪聲信號與要研究的對象不相關(guān),以無用的信息形式出現(xiàn),擾亂圖像的可觀測信息。因而去除噪聲是在圖像處理過最先進(jìn)行的工作,去噪是圖像預(yù)處理非常關(guān)鍵的一部分,如果不對圖像去噪,直接對圖像進(jìn)行處理是毫無意義的,甚至?xí)?dǎo)致醫(yī)生在診斷病人病情的時候做出錯誤的判斷。
大量的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),由醫(yī)學(xué)數(shù)字化影像設(shè)備獲得的圖像受離散的脈沖噪聲、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴(yán)重。噪聲給圖像處理帶來很多困難,對圖像分割、特征提取、圖像識別等具有直接影響。因此,實(shí)時采集的圖像需進(jìn)行濾波處理。消除圖像中的噪聲成份叫做圖像的平滑化或?yàn)V波操作。濾波的目的有兩個:一是抽出對象的特征作為圖像識別的特征模式;二是為適應(yīng)計(jì)算機(jī)處理的要求,消除圖像數(shù)字化時所混入的噪聲。對濾波處理的要求有兩條:一是不能損壞圖像輪廓及邊緣等重要信息;二是使圖像清晰,視覺效果好。常用的圖像平滑方法有均值濾波、中值濾波、高斯平滑濾波。本文采用的濾波方法針對醫(yī)學(xué)圖像處理過程中的椒鹽噪聲,對傳統(tǒng)中值濾波方法加以修改,達(dá)到較優(yōu)的去噪效果,使圖像更清晰。
6結(jié)束語
本文從傳統(tǒng)的中值濾波方法存在的兩點(diǎn)不足出發(fā),經(jīng)過雙閾值檢測噪聲的處理,避免了對非噪聲點(diǎn)的誤平滑,有效的保留了圖像的細(xì)節(jié)信息,并采用K近鄰中值濾波方法,使被模板H覆蓋的中心像素僅在相接近的K領(lǐng)域內(nèi)取中值,去掉了一些相差較大的鄰點(diǎn)值,得到的圖像結(jié)果更趨近于未受噪聲干擾的圖像,效果更優(yōu)。本文采用的中值改進(jìn)濾波方法也適用于其他灰度圖像處理。本文的改進(jìn)方法未在彩色圖像處理領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,下一步將會在彩色圖像處理領(lǐng)域研究中進(jìn)行探討。
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