第3卷第6期 智能系统学报 Vol.3 No.6 2008年12月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Dec.2008 采用脉冲宽度检测的自适应滤波算法 林其伟 （华侨大学信息科学与工程学院，福建泉州362021) 摘要：在对图像中干扰噪声模型分析的基础上，提出基于脉冲宽度和噪声模型检测的自适应噪声滤波算法，通过 判定干扰噪声的脉冲宽度及分布密度来确定滤波器窗口的大小及类型，从而有效去除复合型干扰噪声.实验结果表 明所提出的算法操作简单，对实际图像的处理效果优于一般常用噪声平滑滤波器的输出结果. 关键词：噪声模型；噪声密度；自适应；滤波 中图分类号：TP301.6,TN911.73文献标识码：A文章编号：16734785(2008)06054804 An adaptive filtering algorithm with impulse width testing LIN Qi-wei School of Information Science and Technology,Huagiao University,Quanzhou 362021,China) Abstract:An adaptive noise filtering algorithm was developed that uses impulse width and noise model detection. With this method,we determine the types and sizes of the windows of the noise filter by the impulse widths and their distribution densities,so that composite noise can be effectively removed from images and the detail of the im- age can be preserved.The algorithm has been tested with several images.Experimental results indicate that the proposed algorithm is easy to use and the output image quality of the proposed algorithm is superior to that of com- monly used noise filters. Keywords:noise model;noise density;adaptability;filtering 数字图像中的去噪是图像处理时最常见的问对非脉冲型噪声进行处理.这些算法以数学理论为 题，也是十分棘手的问题.对图像中噪声清除的效果依托，同时考虑像素领域的统计特性和人眼的视觉 好坏将直接影响后续的处理，因而在进行相应的图特性以及最佳滤波准则，在去除图像中干扰噪声的 像处理或分析之前通常要对图像进行去噪预处理. 基础上较好地保护了图像的边缘.上述多数算法在 对实际图像而言，由于传输或编、解码过程经常引人 特定的应用场合可达到较好的效果，但算法比较费 脉冲型的干扰噪声并伴随有非脉冲型的干扰噪声 时.文献[5]提出了一种改进的自适应中值滤波算 (如高斯白噪声等)，对这两种不同类型的噪声所产 法，该算法对不同的图像区域，相应地采用不同的 生的复合噪声用单一的滤波器难以同时检出并加以 算子和权值，使得算法自适应于图像内容，从而在 消除.对此，研究人员提出过多种应对措施，如文 信噪比性能方面有所改善.本文在对图像中干扰噪 献[2]提出的自适应保细节中值滤波器，文献[3]提 声模型进行分析的基础上，对Li等的滤波方案进 出的脉冲噪声去除的灰度形态学模型，Lin和Wl 行了改进和简化，提出了基于脉冲宽度和噪声模型 so41提出了基于噪声宽度检测的可变长度中值滤 检测的自适应滤波算法，在去除图像中的较大密度 波器，该方案先滤除正、负向脉冲干扰噪声，然后再 脉冲干扰和非脉冲型干扰噪声方面有较好的效果， 同时可较好地保持图像的细节.实验结果表明所提 收稿日期：2007-10-15. 基金项目：福建省自然科学基金计划资助项目(A0610022):国务院 出的算法操作简单，对实际图像的处理效果优于一 侨办科研基金资助项目(06QZR03) 般常用噪声滤波器的输出结果 通信作者：林其伟.E-mail:win@hqw.ed血.cm