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×字形滤波窗口在Matlab自适应中值滤波算法中的应用 由于种种原因，图像在生成、传输、变换等过程中往往会受到各种噪声的污染，从而导致图像质量退化。噪声信号的滤波是图像处理的基本任务之一，主要有线性滤波和非线性滤波两种方法。线性滤波方法一般具有低通特性，而图像的边缘信息对应于高频信号，因此线性滤波方法往往导致图像边缘模糊，不能取得很好的复原效果。中值滤波是一种使边缘模糊较轻的非线性滤波方法，是由Tukey发明的一种非线性信号处理技术，早期用于一维信号处理，后来很快被用到二维数字的图像平滑中。该算法不仅能够去除或减少随机噪声和脉冲噪声干扰，而且能够很大程度地保留图像的边缘信息，近年来在图像平滑和数据分析与处理等多个领域中得到广泛应用。尽管如此，由于它对窗口和数据点的高度依赖，使其在处理空间密度较大的冲激噪声时，处理效果和效率受到了限制。文献[4]提出一种 自适应中值滤波 算法，通过扩大窗口来相对减少冲激噪声空间密度，但它是基于方形窗口的，当窗口尺寸增大时，计算量将按平方增大，因此在速度方面还不够理想。在数字图像处理中，作为一种典型的非线性滤波方法，中值滤波应用得非常广泛，因而对提高其算法效率是非常有意义的。本文对 Matlab 工具箱中的中值滤波算法进行改进，提出一种基于 ×字形滤波窗口 的自适应中值滤波算法，在有效去除噪声的同时，较好地保持了图像细节，缩短了运行时间。
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发表于 2018-11-27 13:11
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