自適應閾值中值濾波去除大密度椒鹽雜訊

這篇也是老師留的乙個小作業，如何濾除椒鹽雜訊。首先椒鹽雜訊是很簡單的一種雜訊，椒雜訊（黑點）灰度為0，鹽雜訊（白點）灰度為255，去除椒鹽雜訊比較有效的方法是採用中值濾波，但是，在雜訊密度較大時，標準中值濾波（smf）的效果就不太好了，因為smf採用3*3模板，當雜訊密度較大時，所得的中值很可能還為雜訊，因此，有很多改進的中值濾波方法被提出。

1.對於非邊緣部分，採取自適應中值濾波方法，即先判斷當前畫素點灰度值是否為0/255，如果不是，則不進行處理，如果是，則進行smf，取得中值，再進行判斷中值是否為0/255，如果是，則增大模板，直至中值不為0/255；

2.對於邊緣部分，採取區域性均值的方法。

matlab程式如下：

%*******************************************
%———自適應中值濾波法去除大密度椒鹽雜訊———
%  主要思想
%  判斷當前畫素是否為雜訊點
%   1) no ->不處理
%   2) yes->自適應中值濾波  
%   3) 邊緣處理
%                             04/01/2018
%******************************************
close all;clc;
%讀取影象
%變為灰度圖
i=rgb2gray(i);
%加椒鹽雜訊
in=imnoise(i,'salt & pepper',0.7);
%求影象最大最小值
max=max(max(in));
min=min(min(in));
%建立一幅影象
size=size(in);
j=zeros(size);
%自適應中值濾波
for i=2:size(1)-1
for j=2:size(2)-1
if(in(i,j)min)
j(i,j)=i(i,j);
else
for k=1
a=in(i-k:i+k,j-k:j+k);
b=median(median(a));
if(bmin)
j(i,j)=b;
break;
endend
endend
end%邊緣處理
%第一行
for i=2:size(2)-1
a=round((in(1,i-1)+in(1,i)+in(1,i+1))/3);
j(1,i)=a;
end%最後一行
for i=2:size(2)-1
a=round((in(size(1),i-1)+in(size(1),i)+in(size(1),i+1))/3);
j(size(1),i)=a;
end%第一列
for i=2:size(1)-1
a=round((in(i-1,1)+in(i,1)+in(i+1,1))/3);
j(i,1)=a;
end%最後一列
for i=2:size(1)-1
a=round((in(i-1,size(2))+in(i,size(2))+in(i+1,size(2)))/3);
j(i,size(2))=a;
end%左上角
j(1,1)=round((j(1,2)+j(2,1))/2);
%左下角
j(size(1),1)=round((j(size(1),2)+j(size(1)-1,1))/2);
%右上角
j(1,size(2))=round((j(1,size(2)-1)+j(2,size(2)))/2);
%右下角
j(size(1),size(2))=round((j(size(1),size(2)-1)+j(size(1)-1,size(2)))/2);
j=uint8(j);
%figure,imshow(i);
%用評價函式評價smf處理結果
k=medfilt2(in);
snr_1=snr(i,k);
%用評價函式評價本演算法處理結果
snr_2=snr(i,j);
%顯示處理結果
subplot(121),imshow(in);
subplot(122),imshow(j);

自適應閾值中值濾波去除大密度椒鹽雜訊

自適應中值濾波

RAMF自適應中值濾波

自適應中值濾波及matlab實現

自適應閾值中值濾波去除大密度椒鹽雜訊

自適應中值濾波

RAMF自適應中值濾波

自適應中值濾波及matlab實現

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