保护边缘及细节的彩色图像滤波算法
１５１６２０１０，３１（７）计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ
?多麟体技术?
保护边缘及细节的彩色图像滤波算法
杨吉宏，张民，潘全科，赵传中，师庆龄
（聊城大学计算机学院，山东聊城２５２０５９）
摘要：为克服常用空间域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足，提出了一种保护边缘及细节的彩色图像滤波算法。将待处理ＲＧＢ彩色图像分解成Ｒ，Ｇ、Ｂ这３幅分量图像，对于每一幅分量图像分别利用能兼顾去噪和保持图像细节的滤波算法进行滤波去噪，将滤波处理后的３幅分量图像合成为一幅ＲＧＢ彩色图像。因算法根据待处理像素的不同隶属情况选用了不同的滤波模板进行滤波处理，故在有效地滤除彩色图像中的噪声的同时较好的保护了彩色图像的边缘及细节，弥补了常用空域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足。
关键词：彩色图像；空域滤波；三基色；细节保持；去噪
中图法分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１０００．７０２４（２０１０）０７．１５１６．０３
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（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＬｉａｏｃｈｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ２５２０５９，Ｃｈｉｎａ）
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Ｏ引言
在图像的生成及传输过程中，图像难免会受到噪声的干扰和影响，使图像的质量有所下降。在数字图像处理研究领域中，如何有效地抑制图像中的噪声并使图像的边缘及细节不被模糊一直是图像预处理的研究热点之一。对于图像去噪方法的研究，很多都是针对灰度图像的，对于彩色图像的去噪问题，自然而然地会想到先把彩色图像变换为灰度图像，然后再利用灰度图像的滤波方法来滤除图像中的噪声，这样做的好处是算法简单，节省计算资源，但在某些把图像中目标物体颜色作为重要特征的应用领域（如肤色识别）中这种方法就失去了作用。众所周知，在ＲＧＢ彩色系统中，任何颜色都可以看作是由红、绿、蓝（三基色）３种颜色分量叠加而成的，ＲＧＢ图像的每一个像素的颜色则由该像素的３个颜色分量叠加而成。基于此，先把ＲＧＢ彩色图像分解成３幅分量图像，然后就其中的每一分量图像作为一幅灰度图像进行滤波处理，最后再把处理过的３幅分量图像合成为一幅彩色图像，从而完成彩色图像的去噪滤波。这样，用于灰度图像的去噪滤波算法就可以较为方便地应用到彩色图像的去噪滤波中去。
１常用图像滤波算法基本原理
常用图像滤波去噪算法通常可以分为两大类，一类是对图像进行全局处理，一类是使用局部算子。全局处理的算法需要先对图像进行数学变换，然后再在变换域中进行滤波，最后再进行逆变换得到去噪后的图像。使用局部算子的方法，对含噪图像的某一像素进行处理时，仅对该像素使用局部算子，无需知道噪声的统计模型，适用于无法或不便估计噪声模型的情况，且处理速度快，可实现实时或准实时处理，故常优先选用使用局部算子的滤波算法。下面对使用局部算子的常用去噪滤波算法进行简要介绍。
收稿日期：２００９－０６－１７：修订日期：２００９．０８—１８。
基金项目：国家自然科学基金项目（６０８７４０５）；聊城大学科研基金项目（Ｘ０４１０４０）。
作者简介：杨吉宏（１９７２－－），男，山东聊城人，硕士研究生，讲师，研究方向为医学图像处理及工业自动化；张民（１９７１一），女，山东聊城人，硕士研究生，讲师，研究方向为计算机应用；潘全科（１９７１一），男，山东聊城人，博士研究生，教授，研究方向为优化调度理论与方法、智能优化算法及应用等：赵传申（１９ｒ７３一），男，山东聊城入，博士研究生，讲师，研究方向为半结构化文档挖掘与数据流挖掘；师庆龄（１９ｒ７２一），女，山东聊城人，硕士研究生，讲师，研究方向为计算机应用。Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉｈｏｎｇｙａｎｇ＠１２６．ｃｏｍ
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