彩色圖像濾波

1、彩色圖像濾波傳統(tǒng)的彩色圖像濾波理論方法 彩色圖像濾波的目標(biāo)就是同時達(dá)到下面三個目的：削弱噪聲，保持色調(diào)和保護(hù)邊緣或細(xì)節(jié)信息。 假設(shè)濾波器窗口大小為 N (N 為奇數(shù))，將濾波器窗口內(nèi)的樣本像素(矢量)從上到下、從左到右排列，寫成： x( N+1) 2 為正在考慮的中心像素。另外，我們還寫出像素x i和xj的Euclidean 距離D (x i,xj)和夾角距離 A (x i,xj)：彩色圖像濾波基礎(chǔ)顏色空間RGB 顏色空間CIE XYZ 及均勻顏色空間(CIELAB, CIELUV)Munsell 顏色空間噪聲模型沖擊噪聲 沖擊噪聲可分成二種：椒鹽沖擊噪聲和隨機(jī)沖擊噪聲加性噪聲 加性噪聲一般服

2、從均值為 0 的高斯分布或其他分布，其模型是：混合噪聲經(jīng)典的矢量濾波器 經(jīng)典的矢量濾波器包括：矢量中值濾波器VMF 、基本矢量方向?yàn)V波器 BVDF 和距離方向?yàn)V波器 DDF.矢量中值濾波器 VMF 也可采用另外一種形式基于樣本降維排序的方式來定義。假設(shè)長度為N 的濾波器窗口所包含的樣本矢量為 = x1 x2, ,.,xN，我們?yōu)闃颖臼噶縳k 定義如下的聚集距離dk ： VMF 能有效地去除在矢量的模上相差很大的噪聲，如沖擊噪聲和指數(shù)噪聲.但對于加性噪聲，效果不理想。矢量方向?yàn)V波器 與基于矢量模距離的矢量中值濾波器VMF不同，BVDF是基于角度距離的，它來自于輸入矢量方向的最大可能性估計，能有效

3、地去除色調(diào)相差較大的噪聲像素。距離方向?yàn)V波器混合方向?yàn)V波器加權(quán)的矢量濾波器 雖然經(jīng)典的矢量濾波器(VMF、BVDF、DDF)和混合方向?yàn)V波器 HDF能很好地去除沖擊噪聲，但是它們經(jīng)常摧毀圖像邊緣或細(xì)節(jié)信息。這是因?yàn)樗鼈冊跒V波時，引進(jìn)了最大數(shù)量的平滑(對每個像素都進(jìn)行固定的平滑)。選擇加權(quán)的矢量濾波器 SWVF 上述公式給出的只是加權(quán)的矢量濾波器的一般框架，但不實(shí)用，因?yàn)樗枰_定濾波器窗口內(nèi)所有像素的權(quán)值。中心加權(quán)的矢量中值濾波器 CWVMF 定義中心加權(quán)的 Euclidean 聚集距離 (關(guān)于像素xl)：改進(jìn)型的中心加權(quán)的矢量中值濾波MCWVMF 定義如下的聚集距離：對于 CWVMF，W0

4、的優(yōu)化值取 4.5；對于 MCWVMF，W0 取 0.6。開關(guān)型矢量濾波器 開關(guān)型矢量濾波器 SVF 的一般形式如下：基于空間距離加權(quán)的矢量濾波算法基于空間距離加權(quán)的自適應(yīng)型矢量濾波器:ADWVMF ADWBVDF ADWDDF 基本加權(quán)公式算法原理參數(shù)的自適應(yīng)計算分布密度d 的確定：具有細(xì)線保護(hù)能力的開關(guān)型矢量濾波器 提出四個方向算子來估算當(dāng)前中心像素和周邊鄰域像素的平均色差，從而去判斷當(dāng)前的中心像素是否為噪聲像素?；?CIELAB 空間的開關(guān)型矢量中值濾波器 LABSVMF 基于 RGB空間的開關(guān)型矢量中值濾波器 RGBSVMF基于 CIELAB 空間的開關(guān)型矢量中值濾波器使用空間中的二個點(diǎn)p1( L1*, a1* ,b1*)、 p2( L2*, a2* ,b2*)之間的 Euclidean 距離來表示相應(yīng)兩種顏色的色差：定義四個方向算子：用 k ( k =1,2,3,4)表示上面四個算子構(gòu)造下面的公式來檢測qij是否為噪聲并產(chǎn)生新的濾LABSVMF 的輸出y( LABSVMF)