广义自对偶形态学滤波器及其在图像去噪中的应用

摘要

针对传统的自对偶形态学滤波器（SMF）是依赖于两个互为对偶的形态学滤波器,虽然能较好地保持图像的细节,但抑制噪声的效果较差。本文基于改进的形态学中值算子（MMO）和均值算子（MAO）,提出了广义自对偶中值形态学滤波器（GSSMF）和广义自对偶均值形态学滤波器（GSAMF）,分析并证明了两类滤波器均满足形态学滤波器的自对偶特性,分别适用于脉冲噪声和高斯噪声的去除。实验结果表明,GSMF在保持图像亮度不发生偏移的同时有效抑制了图像中的噪声,滤波后的图像具有较高的峰值信噪比（PSNR）和较小的均方根误差（RMSE）。