文献类型：期刊文章

作　　者：黄文笔[1] 战荫伟[2] 陈家益[3] 徐秋燕[4]

HUANG Wen-Bi;ZHAN Yin-Wei;CHEN Jia-Yi;XU Qiu-Yan(Center of Educational Technology and Information,Guangdong Medical University,Dongguan 523808,Chin;School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,Chin;School of Information Engineering,Guangdong Medical University,Zhanjiang 524023,China;Surgical ICU,Central People＇s Hospital of Zhanjiang,Zhanjiang 524045,China)

机构地区：[1]广东医科大学教育技术与信息中心,东莞523808 [2]广东工业大学计算机学院,广州510006 [3]广东医科大学信息工程学院,湛江524023 [4]湛江中心人民医院外科ICU,湛江524045

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：国家自然科学基金(61170320;11347150);广东省自然科学基金(2015A030310178;2014A030310239);广州市科技计划项目(201604016034);广东省医学科研基金(B2018190);湛江市科技攻关计划项目(2017B01142);广东医科大学科研基金(M2016046)~~

年　　份：2018

卷　　号：27

期　　号：10

起止页码：183-188

语　　种：中文

收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.

关 键 词：噪声检测 滤波窗口  灰度极值  中值滤波算法

分 类 号：TP391.41] TN713[计算机类]