摘要：均值濾波能較好的平滑圖像的噪聲，但對于高密度的脈沖噪聲的抑制能力卻有限，針對標準中值濾波的缺點，作者提出了一種基于隸屬度函數(shù)的自適應加權(quán)中值濾波算法。該算法先通過對窗口內(nèi)像素點進行噪聲檢測，根據(jù)噪聲點的個數(shù)自適應的調(diào)整濾波窗口大小，再按照各像素點隸屬度的大小，將各信號按照隸屬度的大小賦予權(quán)重，最后采用加權(quán)中值濾波算法處理信號點，輸出結(jié)果。

關(guān)鍵詞：椒鹽噪聲；中值濾波；自適應中值濾波；自適應加權(quán)中值濾波

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）31-7565-03

1　概述

在圖像的采集和傳輸過程中，由于傳感器和通信系統(tǒng)固有的缺陷，不可避免的會引入噪聲。噪聲使圖像模糊，有時甚至淹沒和改變了整個圖像的特征，讓圖像的理解和分析變得很難，因此在對圖像進行處理以前我們一般要對圖像做一些預處理。針對不同的噪聲我們一般有不同的濾波方法，總結(jié)起來一般有線性濾波和非線性濾波。線性濾波對于高斯噪聲效果較好，但對于脈沖噪聲、椒鹽噪聲的去噪效果不好，而非線性濾波對這些噪聲的處理能力比線性濾波要好。中值濾波是最常見的非線性濾波，它避免線性濾波對圖像模糊的同時又保留邊緣細節(jié)，被廣泛的應用在數(shù)字圖像處理中。中值濾波是Tukey于20世紀70年代提出[1]，中值濾波被廣泛的應用在消除圖像中的脈沖噪聲。

2　自適應中值濾波

2.1　椒鹽噪聲