邓秀勤1，熊勇2，彭宏2DENGXiu-qin1，XIONGYong2，PENGHong21.广东工业大学应用数学学院，广州5100062.华南理工大学计算机科学与工程学院，广州5106401.SchoolofAppliedMathematics，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China2.SchoolofComputerScienceandEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，ChinaE－mail：xiuqindeng@163.comDENGXiu-qin，XIONGYong，PENGHong.Effectiveadaptiveweightedmedianfilteralgorithm.ComputerEngineeringandApplications，2009，45（35）：185-187.Abstract：Accordingtoexcellenceandshortcomingofconventionalmedianfilteralgorithm，analgorithmcalledadaptiveweightedmedianfilteralgorithmbasedonsimilarityfunctionisproposed.Themethodworksinthisway：Firstly，noisedetectionisemployedtodeterminenoisepointsinimage，thenthesizeoffilteringwindowisadaptivelyadjustedaccordingtothenumberofnoisepoints，andthepixelsareadaptivelygroupedinaningeniouswaybasedonthesimilarityandweightvalueofeverypixelsiscalculatedadaptively.Finally，anewweightedmedianimagesmoothingalgorithmisusedtofilternoisepixels.Thesimulationex－perimentshowsthatthisalgorithmbothmayeffectivelyeliminatethenoise，andmayprotectimagedetailwell.Thereforeithasbetterfilteringperformancethantheconventionalmedianfilteralgorithm.Keywords：weightedmedianfilter；impulsenoise；detailpreserving；adaptive摘要：针对传统中值滤波算法的优缺点，提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点，然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸，再根据相似度大小，巧妙地将滤波窗口内像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重，最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声，又能较好地保护图像细节，滤波性能比传统中值滤波算法更理想。关键词：加权中值滤波；脉冲噪声；细节保护；自适应DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.056文章编号：1002－8331（2009）35-0185-03文献标识码：A中图分类号：TP3911引言数字图像是许多科学领域获取信息的重要来源，由于图像采集系统、传输媒介及成像系统的不完善，图像信号在形成和传输过程中会引入不同程度的噪声，从而使图像质量下降。有效的噪声清除工作是图像处理中非常关键的环节，因为图像的后续处理（如边缘检测、模式识别、图像分割等）的成败好、坏在很大程度上依赖于噪声去除的效果和质量。标准中值滤波由于可对长拖尾概率分布的噪声起到良好的平滑效果且可对图像中的某些细节起到保护作用，因而在图像去噪处理中得到广泛应用。但标准中值滤波去除噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大，在抑制图像噪声和节，但滤除噪声的能力会受到限制；滤波窗口大，可加强噪声抑制能力，但会损失太多的图像细节（如图像边缘、拐角以及细线等），造成图像模糊。为了解决既要降噪，又要保护图像细节这一矛盾，学者们提出了许多改进的中值滤波算法。如中心加权中值滤波[2-3]，就是通过给窗口内的像素赋予不同的权值来调节噪声抑制与细节保护之间的矛盾，但牺牲的是噪声的消除能力；开关中值滤波算法[4]，首先通过一个噪声分类器来判断哪些像素是噪声，哪些是信号，然后用迭代的方法进行滤波处理。但该方法在噪声很强时，接近于标准中值滤波且迭代处理所需时间较长；针对标准中值滤波处理空间密度较大的脉冲噪声能力不足，经典自适应中值滤波算法[5]采用了通过扩大窗口来相对地减少噪声密度，从而可处理空间密度更大的脉冲噪声，并且基金项目：国家自然科学基金（theNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNo.60704012）；中国博士后基金项目（ChinaPost－doctoralScienceFoundationunderGrantNo.20070410826）；广东省自然科学基金（theNaturalScienceFoundationofGuangdongProvinceofChinaunderGrantNo.07006...