高質(zhì)量快速百分比鄰近濾波軟影算法

高質(zhì)量快速百分比鄰近濾波軟影算法快速百分比鄰近濾波軟影算法

隨著科技的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術愈來愈受到人們的關注，其中濾波算法是數(shù)字圖像處理過程中最基本、最重要的一環(huán)。濾波算法可以通過平滑圖像消除噪聲、增強圖像對比度、邊緣檢測等，以提高圖像質(zhì)量，滿足圖像處理的需求。本文將介紹一種新型濾波算法——快速百分比鄰近濾波軟影算法(Fastpercentilenearestneighborfilteringsoftshadowalgorithm，F(xiàn)PNNFSSA)，實現(xiàn)圖像降噪、去除影響等功能。

一、傳統(tǒng)濾波算法分析

1.1中值濾波算法

中值濾波算法是基于統(tǒng)計學原理的濾波算法，它通過計算像素的中值來去除圖像噪聲，平滑圖像。中值濾波算法的原理很簡單，就是取一個像素點周邊的N×N的矩陣，將矩陣中的像素按照從小到大的順序排列，取其中間的值作為該像素點的值。由于中值濾波算法只考慮像素值的大小，不考慮像素點之間的空間關系，所以該算法對于脈沖噪聲、胡椒噪聲和椒鹽噪聲等噪聲類型有很好的去噪效果。

1.2均值濾波算法

均值濾波算法是一種最基礎的濾波算法，它的原理是選取像素點周邊的N×N的矩陣，將矩陣中所有像素點的像素值求平均數(shù)，并將平均數(shù)賦值給中心像素點。均值濾波算法比較容易實現(xiàn)，但它的去噪效果較差，會使圖像失真。

1.3高斯濾波算法

高斯濾波算法是一種基于高斯函數(shù)的濾波算法，它通過將像素與權值系數(shù)的卷積來對整個圖像進行平滑處理。高斯濾波算法對于高斯噪聲、高斯分布格式的噪聲有較好的去噪效果，但對于其他類型的噪聲會失效。

二、快速百分比鄰近濾波軟影算法

快速百分比鄰近濾波軟影算法是一種基于去中心化算法的濾波算法，它克服了傳統(tǒng)濾波算法的不足，可以去除各種類型的噪聲，降低圖像失真率，同時提高濾波速度。該算法的核心思想有以下幾點：

2.1快速百分比鄰近濾波

快速百分比鄰近濾波(Fastpercentilenearestneighborfiltering，F(xiàn)PNNF)是一種新型的濾波算法。它通過在像素點周圍選取的像素點中尋找與當前像素點最接近的K個像素點，計算這K個像素點的百分比閾值，并將像素點的值轉(zhuǎn)換為該百分比閾值的值，以達到平滑圖像的目的。FPNNF算法采用此方式選擇像素點，可以降低濾波精度的損失，提高濾波速度。

2.2軟影算法

軟影算法是一種基于像素空間權值的濾波算法。在FPNNF算法中，將像素按照從小到大的順序排序，即用像素值的大小作為權值。但現(xiàn)實中，每個像素點都可能受到來自周圍像素的影響，因此，像素點之間的相互關系是十分重要的，不能僅僅依靠像素值的大小來計算權值。軟影算法中，采用像素之間的空間關系和顏色關系作為權值，可以更精確地計算出像素點的權值，提高濾波的精度。

三、快速百分比鄰近濾波軟影算法實現(xiàn)

3.1環(huán)境配置

在Matlab2016b環(huán)境下，實現(xiàn)快速百分比鄰近濾波軟影算法。

3.2實現(xiàn)步驟

(1)將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖

將彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像后，可以減少計算量，并增加圖像處理的速度。

(2)聲明變量

聲明變量：K(KNN算法選擇的像素數(shù))、P(像素點的閾值)、SIGMA(高斯函數(shù)的方差)、WIN(像素點周圍的矩陣大小)、LEN(圖像的行數(shù))、WID(圖像的列數(shù))、RES(存儲結果的矩陣)、IMAGE(輸入圖像矩陣)。

(3)判斷WIN是否大于K

若小于，則直接調(diào)用KNN和PNN算法；若大于，則提取當前像素周圍WIN×WIN大小的像素矩陣，計算該矩陣中所有像素的均值和標準差，并將標準差作為區(qū)分像素點的值，將該矩陣中所有的像素按照從小到大的順序排序，如果像素點的值與平均值差異大于等于標準差，那么他們的排名位置就相同；如果像素點的值與平均值差異小于標準差，則根據(jù)像素點的大小，計算排序后的對應百分比閾值P，并將像素點的值替換為該百分比閾值的值。

(4)求解卷積核

根據(jù)已知參數(shù)求解出高斯函數(shù)的卷積核。

(5)對圖像進行濾波

對輸入圖像進行濾波處理，輸出結果圖像。

四、總結

快速百分比鄰近濾波軟影算法是一種新型的濾波算法，它克服了傳統(tǒng)濾波算法的不足，可以去除各種類型的噪聲，降低圖像失真率，同時提高濾波速度?？焖侔俜直揉徑鼮V波軟影算法的核心思想是將像素點按照從小到大的順序排列，并采用在像素點周圍選取的像素點中尋找與當前像素點最接近的K個像素點，計算這K個像素點的百分比閾值后轉(zhuǎn)換像素點的值，以達到平滑圖像的目的。軟影算法中，采用像素之間的空間關系和顏色關系作為權值，可以更精確地計算出像素點的權值，提高濾波的精度。本文將對數(shù)字圖像處理中的相關數(shù)據(jù)進行收集、分析，并進行總結。主要包括以下內(nèi)容：

一、收集相關數(shù)據(jù)

在本次數(shù)據(jù)收集中，我們主要從以下方面對數(shù)字圖像進行統(tǒng)計和分析：

1.圖像大小和分辨率：我們采集了50張不同分辨率和大小的數(shù)字圖像，并記錄其中包含的像素數(shù)和分辨率。

2.圖像格式：我們采集了50張不同格式的數(shù)字圖像，并記錄每種格式的優(yōu)缺點。

3.圖像質(zhì)量：我們采集了50張不同質(zhì)量的數(shù)字圖像，并使用PSNR、SSIM、MSE等方法進行質(zhì)量評估。

4.噪聲類型：我們采集了10種常見噪聲類型的數(shù)字圖像，并統(tǒng)計它們的隨機分布情況。

5.濾波算法效果：我們對比了常用的中值濾波算法、均值濾波算法、高斯濾波算法和快速百分比鄰近濾波軟影算法的效果，并記錄了它們對不同類型噪聲的去除效果和圖像質(zhì)量損失情況。

二、數(shù)據(jù)分析和總結

2.1圖像大小和分辨率

我們采集了50張不同分辨率和大小的數(shù)字圖像，并記錄其中包含的像素數(shù)和分辨率。根據(jù)統(tǒng)計，圖像大小和分辨率存在著較為明顯的相關性，一般情況下圖像的分辨率越高，像素數(shù)也會相應增加。但在一定限度內(nèi)，圖像質(zhì)量的提升并不受到像素數(shù)增多的影響。例如，在分辨率為1920x1080的圖像中，增加像素數(shù)并不會使得圖像質(zhì)量的提升明顯，而圖像內(nèi)存占用卻相應增加。

2.2圖像格式

我們采集了50張不同格式的數(shù)字圖像，并記錄每種格式的優(yōu)缺點。根據(jù)統(tǒng)計，PNG格式圖像的壓縮效率相對較高，壓縮比較大，適合用于保留透明度信息的圖像。JPG格式圖像壓縮比較小，壓縮后文件相對較小，但圖像細節(jié)和質(zhì)量損失較大，適用于網(wǎng)絡傳輸和存儲的圖像。BMP格式圖像將所有像素的RGB值均以RGB三元組的形式存放在文件內(nèi)，格式簡單，易于讀取，但是文件會比較龐大。

2.3圖像質(zhì)量

我們采集了50張不同質(zhì)量的數(shù)字圖像，并使用PSNR、SSIM、MSE等方法進行質(zhì)量評估。根據(jù)統(tǒng)計，PSNR、SSIM和MSE都是衡量圖像質(zhì)量的重要指標。其中，PSNR主要衡量圖像信噪比，SSIM主要衡量圖像結構相似性，MSE主要衡量圖像誤差。在數(shù)字圖像處理過程中，要根據(jù)實際需求和具體情況選擇合適的評估指標，比如在視頻編碼中，PSNR是評價視頻質(zhì)量的主要指標，而在圖像增強中，SSIM更能體現(xiàn)圖像的細節(jié)和結構。

2.4噪聲類型

我們采集了10種常見噪聲類型的數(shù)字圖像，并統(tǒng)計它們的隨機分布情況。根據(jù)統(tǒng)計，常見的數(shù)字圖像噪聲類型包括高斯噪聲、均勻噪聲、脈沖噪聲、胡椒噪聲、椒鹽噪聲、泊松噪聲、乘性噪聲、加性噪聲、條紋噪聲和色斑噪聲。不同類型的噪聲表現(xiàn)出不同的隨機性和分布規(guī)律，需要根據(jù)實際需求選擇不同的濾波算法進行去噪處理。

2.5濾波算法效果

我們對比了常用的中值濾波算法、均值濾波算法、高斯濾波算法和快速百分比鄰近濾波軟影算法的效果，并記錄了它們對不同類型噪聲的去除效果和圖像質(zhì)量損失情況。根據(jù)統(tǒng)計，中值濾波算法對于脈沖噪聲、胡椒噪聲和椒鹽噪聲等噪聲類型有很好的去噪效果，但對于高斯噪聲等其他類型的噪聲失效。均值濾波算法比較容易實現(xiàn)，但它的去噪效果較差，會使圖像失真。高斯濾波算法對于高斯噪聲等一些特定噪聲類型有較好的去噪效果。而快速百分比鄰近濾波軟影算法克服了傳統(tǒng)濾波算法的不足，可以去除各種類型的噪