基于模糊理论的自适应中值滤波算法研究

摘要

针对电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法.该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成.首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素.仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效的将图像中的噪声去除,而且很好的保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了4dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定.