5.1 圖像預處理

    圖像預處理的作用是消除或減少圖像中的噪聲。圖像噪聲是指在圖像生成、保存和傳輸過程中，由于外部干擾而加入到圖像中的冗余信息。如在圖像生成過程中天空飄落的雨點、雪花、樹葉等會引起噪聲干擾，在數字化過程中由于采樣的原因或者數字化設備等原因而加入噪聲，在保存傳輸過程中加入噪聲等。圖像預處理方法中最常用的是平滑濾波方法，一個較好的平滑濾波方法應該既能消除這些噪聲，又不使圖像的邊緣輪廓和線條變模糊。

    5.1.1 去除噪聲的方法

    1.去除噪聲常用的有鄰域平均法，即用窗口在圖像上滑動，并且把窗口中心對應的圖像中的像素值修改為鄰域(即窗口)的代數平均值。但是在圖像邊緣輪廓包含有大量的高頻信息，而鄰域平均法實質上是一個低通濾波器，直接使用鄰域平均法會使得邊界變模糊。

    2.后來有人提出鄰域加權平均法作為改進，給窗口內不同位置的像素設不同的權，從而可以減少模糊性而較好地保留邊緣信息。

    3.為了既能去除噪聲，又能保留邊界信息，可以使用中值濾波算法。中值濾波算法仍使用滑動窗口技術，但把窗口中心對應的圖像像素修改為窗口所覆蓋的所有的像素的中間值(即把窗口覆蓋的所有像素值按升序或降序順序排列，然后取中間值)。這樣一來，噪聲(明亮區的少數暗點或暗區的少數明亮點或者是最小值或者是最大值，取中間值可以直接丟棄這些值而不參加運算)就可以被去除，而能較好保留邊緣信息。

    5.1.2 中值濾波原理

    1.中值濾波原理

    平滑濾波的方法有很多種，本系統采用中值濾波法。它是一種非線性的信號處理方法，一般采用一個含有奇數個點的滑動窗口，將窗口中各點灰度值的中值來替代指定點(一般是窗口的中心點)的灰度值。對于奇數個元素，中值是指按大小排序后，中間的數值：對于偶數個元素，中值是指排序后中間兩個元素灰度值的平均值。中值濾波器具有如下的數學形式(5-1)[45]：

    2.中值濾波的主要特點

    (1)對某些輸入信號中值濾波的不變性

    對某些特定的輸入信號，如在窗口內單調增加或單調減少的序列，中值濾波輸出信號仍保持輸入信號不變，一般與窗口對頂角連線垂直的邊緣線保持不變性。利用這個特點，可以使中值濾波既能去除圖像中的噪聲，又能保持圖像中一些物體的邊緣。對于一些周期性的數據序列，中值濾波也存在著不變性。

    (2)中值濾波去噪聲性能

    對于零均值正態分布的噪聲輸入,中值濾波的輸出與輸入噪聲的密度分布有關。對隨機噪聲的抑制能力，中值濾波比平均值濾波要差一些。但對脈沖干擾，特別是脈沖寬度相距較遠的窄脈沖干擾，中值濾波的效果較好。

    (3)中值濾波的頻譜特性

    中值濾波頻譜特性起伏不大，其均值比較平坦。可以認為信號經中值濾波后，頻譜基本不變。這一特點對設計和使用中值濾波器很有意義。通過在計算機上制作了一組用于平滑實驗的圖像，可以很容易的看出算術平均平滑對含有高斯噪聲的圖像有效；而中值濾波對含有椒鹽噪聲圖像的去噪聲效果較好。

    3.復合型中值濾波

    對一些內容復雜的圖像，可以使用復合型中值濾波。如，中值濾波線性組合、高階中值濾波組合、加權中值濾波以及迭代中值濾波等。