第5章国像复原与重建 209 改讲是很大的。从总体噪声减少情况来看，自活应滤波器所达到的效果与算术和几何均值被波器相似 然而，使用自适应滤波器滤波后的图像更清晰一些。例如，在图5.13（仙）中图像顶部的连接片更为清晰。 其他特性，如孔和图像左下方暗部件的8根引脚等，在图5.13()中更加清楚。这些结果是使用自适应滤 波器所能达到的典型结果。正如在早些时候提到过的那样，改进性能的代价是增加了滤波器的复杂性 上面的结果中对σ用了一个值，该值准确地与噪声方差匹配。若该值未知，且使用了太低的估计值： 则算法会因为校正量比应有的小而返回与原图像非常接近的图像。估计值太高则会造成方差的比率在1.0 处被削平，并且算法会比正常情形下更频繁地从图像中减去平均值。如果允许为负值，且图像在最后被 重新标定，则如前所述，结果将相失动态范围 图5.13(a)被均值为零、方差为100的加性高斯噪声污染的图像：(6)算术均值滤波的结果 (c)几何均值滤波的结果；（自适应降噪滤波的结果。所有滤波器的大小均为7×7 自适应中值滤波器 对于5.3.2节所讨论的中值滤波器，只要脉冲噪声的空间密度不大，性能就会很好（根据经验.P。 和P。小于02)。本节将证明.自适应中值滤波可以处理具有更大概率的脉冲噪声。自适应中值滤波 器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时试图保留细节，这是传统中值滤波器所做不到的。正如在前面几 节中讨论的所有滤波器一样，自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域S,内。然而，与这些滤波器 不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时会根据本节列举的某些条件而改变（或增大）S,的尺 寸。记住，滤波器的输出是一个单值，该值用于代替点化)处的像素值，点化，)是给定时刻窗口S 的中心。 考虑如下符号： 乙。=S.中的最小灰度值 =Sn中的最大灰度值 2。=S,中的灰度值的中值 。=坐标x)处的灰度值 S=S允许的最大尺寸 自适应中值滤波算法以两个进程工作，表示为进程A和进程B.如下所示： 进程A: A1=乙2 A2=d-2 如果A,>0且A2<0,则转到进程B 否则增大窗口尺寸 如果窗口尺寸≤S,则重复进程A 否则输出d 图