多窗口自适应的面目标滤波算法研究

摘要

在研究传统红外面目标滤除椒盐噪声算法的基础上,提出了多窗口自适应的面目标滤波算法.针对椒盐噪声在红外图像上是区域灰度值极值的这一特征,根据噪声密度的大小调整窗口区域的范围,找出窗口区域内灰度的最大和最小值像素点.在信噪比较高的情况下,利用窗口区域周围像素灰度值对噪声点重新赋值;在信噪比较低的情况下,选取阈值去除误检点,减少误差.仿真结果表明,该算法在高信噪比的情况下,平均绝对误差较传统算法降低了约1%～2%:在低信噪比的情况下,通过阈值处理,峰值信噪比较处理前提高约1%～4%.