基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法

TN215%TPT51.1; 图像脉冲噪声移除是获得高质量图像的关键.本文通过热红外相机成像原理研究,提出了一种基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法.首先,根据相机的调制传递函数计算获取原始图像的最大像素梯度,继而建立相应的像素梯度集合.然后,计算原始图像与对应像素梯度滤波图像的梯度权重均方根误差集合,并将该集合高斯分布的最大值对应的像素梯度确定为最佳像素梯度.最后,根据图像中脉冲噪声的密度和复杂度,确定所提滤波器的自适应窗口大小和迭代次数.大量实验结果表明,所提滤波器对移除8位、16位的单通道脉冲噪声图像展现出良好的鲁棒性.与其他先进方法相比,该方法可以实时移除真实热红外相...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 43; no. 3; pp. 423 - 436
Main Authors 金祥博, 王跃明
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学,北京 100049 01.06.2024
中国科学院上海技术物理研究所 空间主动光电技术重点实验室,上海 200083
Subjects
自适应迭代中值滤波器
图像去噪
像素梯度
Modulation Transfer Function
adaptive iterative median filter
impulse noise
脉冲噪声
调制传递函数
image denoising
pixel gradient
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2024.03.017

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Summary:TN215%TPT51.1; 图像脉冲噪声移除是获得高质量图像的关键.本文通过热红外相机成像原理研究,提出了一种基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法.首先,根据相机的调制传递函数计算获取原始图像的最大像素梯度,继而建立相应的像素梯度集合.然后,计算原始图像与对应像素梯度滤波图像的梯度权重均方根误差集合,并将该集合高斯分布的最大值对应的像素梯度确定为最佳像素梯度.最后,根据图像中脉冲噪声的密度和复杂度,确定所提滤波器的自适应窗口大小和迭代次数.大量实验结果表明,所提滤波器对移除8位、16位的单通道脉冲噪声图像展现出良好的鲁棒性.与其他先进方法相比,该方法可以实时移除真实热红外相机采集图像中低密度的随机值脉冲噪声和SAPN,并实现噪声抑制过程中99.5%以上的原始像素不会遭受破坏.除此之外,针对高密度SAPN抑制,该方法获得了具有竞争力的结果,与运行时间较快的滤波方法相比表现出较好的PSNR和SSIM,与PSNR和SSIM较优秀的去噪方法相比表现出较快的运行时间.对于极限SAPN(99%)破坏的图像,也能够恢复有意义的图像细节.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2024.03.017