基于排序统计的图像边缘增强滤波.pdfVIP

维普资讯 67一 JOURNALO天F津TIA大N学JIN学U报NIVE第RS3IT2Y卷Vo第1．362期No1．6999NO年V．l1199月9 基于排序统计的图像边缘增强滤波 1 李向吉～ 丁润涛 蔡 靖 (天津大学 电子信息工程学院) 弋f 摘 要 主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波，井提出了一种基 于排序统计的圉霉边缘增强滤波算法．试算法井输入样．羔案划分成两十具有不廊灰度值的子 案 ．通过子案的运算值之盖判断边缘是否存在 ．如果边缘存在 ，则通过判断滤波窗位于边缘 的 哪一侧来选择某十子案的输 出运算值 以增强边缘的梯度i如果边缘不存在，则考虑进行噪声 的平滑．计算机模拟妾验表明，基于排序统计的图像边缘增强滤波嚣在增强遗缘的梯度的同 时，能较好地消除南新嗥声和脉冲噪声的影响 ．效果优于其它边缘增强算子． 美蕾词 主曼苎望丝望兰兰!竺坚 分类号 TN911．7 圉瞰 鳢 边缘是图像的初级特征 ，在图像高层处理中，如视 滤波器_3和 LUM 滤波器 ]，它们都是用均值作为 比 觉模式分析、景物分割、运动检测、立体深度测量中有 较手段来判断滤波窗位于边缘的哪一侧的．然而，由于 广泛用途．因此在图像低层处理 (如图像滤波)中，保证 没有引入任何边缘检测 ，对边缘的增强具有盲 目性，因 图像的边缘使信息不受损是很重要的．然而，在某些场 此对噪声尤其是高斯噪声的抑制能力相当有限，而噪 合仅仅只保护边缘是不够的，还需要对 图像边缘的梯 声的存在将严重影响边缘的正确提取． 度 (或睫度)进行增强 ，以突出图像的结构特征．这是 由 设输人信号 ，l≤i≤N ，滤波窗 中心样本点为 于 1)实际采集 图像的对 比度常常较低，使得标志物体 X ’ ， 经排序后成 为序列 “，满足 ≤ c≤…≤ 和背景相区别 的边缘的灰度差较小；2)图像信号在采 z ，构成点集X，X 和X 是其两个子集 ，划分如下： 集、传输和终端处理等环节中，不可避免地要引入一些 ： (1_·】)，… ， (_] (1) 噪声，因而进一步使图像降质；3)在平滑和滤除噪声分 ： (2)，… ’ (Ⅳ一 ) (2) 量的同时，也会使图像边缘受到平滑而变得模糊．不仅 式 中：O≤^≤N— ，0≤^2≤ 2一l_H (·)为对 子集 如此，实际获得的图像还往往混有各种噪声，如高斯噪 的某种运算 ，可采用平均滤波算子 声和脉冲噪声等，因此如何在增强模糊边缘的同时，抑 日c 一 (3) 制各种噪声的影响，是设计边缘增强算子的关键． 一 1妻． 1 基于排序统计的图像边缘增强滤波器 H()= _- N--● (4) 定义 ．D为 边缘增强就是要对模糊了的边缘进行梯度提升 ， D=H (X^)一日 (Xj) (5) 使缓变的斜坡边缘变成理想阶跃边缘D ．由于在边