基于紋理分析的改進(jìn)型Nagao濾波器

在使用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)時，本文所述算法的具體步驟如下：
(1)對圖像進(jìn)行黑白二值化處理。
(2)根據(jù)閾值搜尋噪聲點(diǎn)。
(3)在以噪聲點(diǎn)為中心點(diǎn)的5×5鄰域內(nèi)構(gòu)造空間灰度矩陣。
(4)根據(jù)式(1)計(jì)算能量。
(5)根據(jù)式(2)計(jì)算熵。
(6)根據(jù)式(3)計(jì)算紋理復(fù)雜度。
(7)如果該區(qū)域內(nèi)的紋理復(fù)雜度小于閾值，選擇使用矩形模板作為平滑模板轉(zhuǎn)步驟(10)，否則使用線性模板轉(zhuǎn)步驟(8)。
(8)分別計(jì)算8個線性模板灰度的均值和方差。
(9)通過比較找出方差最小的模板，并用該模板作為平滑模板。
(10)用平滑模板灰度的均值代替噪聲點(diǎn)的灰度值。
(11)繼續(xù)搜尋下一個噪聲點(diǎn)重復(fù)步驟(3)~(10)，直到將所有噪聲點(diǎn)都濾除。
從分析可知，本文提出的改進(jìn)方法有效地避免了傳統(tǒng)Nagao濾波器每次需要計(jì)算全部9個模板的均值和方差的缺點(diǎn)，大大提高了計(jì)算機(jī)的處理速度，易于實(shí)現(xiàn)。
4 應(yīng)用分析
根據(jù)本文所述算法，在處理器為Pentium D 2.80 GHz的計(jì)算機(jī)上用C++Builder6.0編程實(shí)現(xiàn)用于實(shí)驗(yàn)分析。主要進(jìn)行了兩個方面的對比實(shí)驗(yàn)：(1)在處理效果方面，首先在1幅圖片中隨機(jī)加入2 000點(diǎn)噪聲，然后分別用傳統(tǒng)Nagao濾波器和本文所提出的算法進(jìn)行濾波處理，對比效果如圖3所示[12]。從圖3不難看出，傳統(tǒng)Nagao濾波器處理后的圖像明顯帶有一些偽像，處理效果不是十分令人滿意，而用本文提出改進(jìn)的Nagao濾波器處理后，不僅圖像噪聲全被濾除，而且?guī)缀醪淮嬖趥蜗?，圖像質(zhì)量與原始圖像非常接近，本文提出的改進(jìn)型Nagao濾波器的處理效果更好；(2)在處理速度方面，本文分別選取了大小為160×160、256×256格式為BMP和JPG的圖像各10幅，共40幅，分為2組進(jìn)行了處理速度測試，對比結(jié)果如表1所示[13]。從表1中可以看出，無論是處理BMP格式的圖片還是JPG格式的圖片，改進(jìn)的Nagao濾波器的處理速度都要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)Nagao濾波器(大約為2.7倍)，這對于用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)處理紋理比較復(fù)雜、尤其是大尺寸高分辨率的圖像是十分有利的。

本文詳細(xì)介紹了Nagao濾波器的實(shí)現(xiàn)原理，并分析了其存在的缺點(diǎn)，針對這些缺點(diǎn)，結(jié)合圖像紋理分析方法，提出了一種基于紋理分析的改進(jìn)型Nagao濾波器。該方法以傳統(tǒng)Nagao濾波器為基礎(chǔ)，通過對圖像進(jìn)行紋理分析得到的紋理復(fù)雜度來指導(dǎo)平滑模板的選擇，不但克服了傳統(tǒng)Nagao濾波器在濾波處理后存在偽像的缺點(diǎn)，而且進(jìn)一步提高了計(jì)算機(jī)的處理速度，通過應(yīng)用實(shí)驗(yàn)比較分析，該方法可以取得比較滿意的去噪效果。