电子信息技术

本发明涉及一种基于圆形自适应模板的图像加权均值滤波方法。本发明的技术要点是采用圆形模板并进行自适应模板扩充，并且结合计算参与计算的信号点的距离权重和归一化权重进行去噪。本发明的优点是由于使用圆形模板，较之传统的方形模板，会包含更多的有价值信息，因而去噪后的图像能更好地接近原图像；其次，由于该圆形模板可根据模板内信号点数的需要自适应地扩展，对于被各种密度（1%─90%）椒盐噪声污染的图像，均会得到相对很好的滤波效果；另外，计算均值时利用了图像空间的距离信息，进一步提高了滤波效果。

由于人类接受的大部分信息都是从图像中获取到的，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。但是在图像信号的形成、传输过程中，由于图像采集系统、传输媒介以及成像系统的不完善和外界环境的干扰，会不同程度地引入噪声，从而使得输出图像的质量下降。一般来说，现实中的图像都是带噪图像。在很多重要的应用中，比如医学图像受到噪声污染，会给医生的诊断带来很大的影响，从而影响患者的治疗，甚至可能危及病人的生命，因此图像的去噪技术一直是图像处理领域中备受关注的一个重要环节。通常在图像处理工作中，在边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等高层次处理之前，选用适当的方法尽量地去除噪声干扰是一个非常重要的预处理步骤，所以研究如何滤除图像噪声，提高图像质量就成了一个非常重要并且有现实意义的课题。

本发明通过将n * n正方形模板扩充为圆形模板，更加充分地利用了当前像素点周围信息来滤除噪声，并且圆形模板的大小可根据噪声密度自适应地扩展。在计算时，通过加权，使得距离当前像素点近的信号点的信息起的作用大，距离当前像素点远的信号点的信息起的作用小，进一步提高了滤波效果。