改进的灰度修剪与均衡化加权均值滤波算法提升图像去噪效果

本文主要探讨了一种针对现有均值滤波算法局限性的改进方法——基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法。该算法的创新之处在于它对高斯噪声特性有深入理解，并据此采取针对性的处理策略。 首先，算法通过分析高斯噪声对图像的影响，注意到噪声往往在灰度概率峰值附近出现，因此设计了一种灰度修剪策略。这种方法剔除了这些噪声区域，避免了在滤波过程中对边缘和细节的误消除。 其次，加权均值滤波是算法的核心部分。传统的均值滤波使用固定大小的滤波窗口，而该算法则引入了灰度相关性和距离相关性的双重考虑。灰度测度因子衡量像素间的灰度相似性，距离测度因子则反映像素间的空间关系。两者的乘积作为加权系数，使得滤波更精准，既能有效滤除噪声，又尽可能保留图像的细节信息。 在滤波过程结束后，为了进一步提升图像质量，算法还进行了分段的灰度均衡化。这一步骤旨在均匀地调整图像的亮度分布，确保整个图像的视觉效果更为平滑且不失真。 实验结果显示，与传统的均值滤波算法相比，这种基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法在去除高斯噪声的同时，显著提高了图像的边缘清晰度和细节保留能力。这对于许多图像处理任务，如医学影像分析、遥感图像处理或视频去噪等领域具有重要意义。 该研究工作得到了国家自然科学基金和广东省自然科学基金的支持，由陈家益等人合作完成。他们利用该算法处理图像数据，验证了其在实际应用中的有效性，为图像处理技术的发展提供了一种新的可能。本文的研究成果对于提升图像处理的精确性和图像质量具有理论和实践价值。