摘 要在日常生活里，人们通过最直观的方式获取到的信息是图像信息，所以图像信息的质量是大家所追求的，这就使得图像去噪技术受人们所喜爱。去噪首先是把噪声减弱、提升信噪比，进而要保证细节信息的完整性。对此，线性滤波算法的滤波效果没有非线性的好。本文重点对属于非线性的几何均值滤波和包含于线性滤波的中值滤波算法开展比照研究，并进一步改进，归结出一种基于极值的椒盐噪声滤波算法。椒盐噪声对图像的破坏力度较大，为了更好地滤除它，本文提出了一种基于极值的椒盐噪声滤波算法。其重点是在实现基本滤噪的同时，将后加入图像的黑、白细线保护完整。论文首先对图像处理的相关知识做了介绍，然后分析了基于椒盐噪声的一些经典及改进的算法，随后提出本文的改良算法，并将这些算法进行仿真、对比。进而得出本文提出的算法的滤噪效果和细节保护的完整性均优于均值滤波、中值滤波等算法。
目 录
第一章 绪论 1
1.1课题研究背景 1
1.2课题研究意义 1
1.3论文主要内容 2
1.4论文组织结构 2
第二章 相关技术介绍 3
2.1 图像噪声模型 3
2.2 图像质量评价标准 4
2.2.1 主观评价方法 4
2.2.2 客观评价方法 4
第三章 常用的噪声滤波算法介绍 6
3.1 均值滤波 6
3.1.1几何均值滤波 6
3.1.2自编均值滤波 7
3.2 中值滤波 7
3.2.1传统中值滤波 7
3.2.2自编中值滤波 8
3.3高斯滤波 9
3.4本章小结 9
第四章 基于极值的椒盐噪声滤波算法 10
4.1 噪声检测 10
4.2噪声滤除 11
4.3算法流程 12
4.4 实验结果分析 14
4.4.1主观分析 14
4.4.2客观分析 21
4.5本章小结 26
第五章 总结及展望 27
5.1 总结 27
5.2 展望 27
结束语 28
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致 谢 29
参考文献 30
附录 31
第一章 绪论
1.1课题研究背景
视觉要数人类感观中最高级的，我们熟悉的“耳闻不如目见”又再次肯定了其重要地位。据相关数据表明人类的视觉、听觉、其他感知（味觉、触觉、嗅觉）接收信息的比例分别是60%、20%、20%。不得不承认人类所接触到的图像饰演着重要角色。为了使获取的图像的质量得到保障、满足人们视觉上的享受，数字图像处理随着科技发展渐渐融入人们的生活。
图像处理技术发展之初，因计算机处理能力的限制，只能对图像做简处理。而后进一步发展，在宇宙探索和医学应用等方面起到很大的帮助。其后跟随计算机的大范围出现，图像处理技术也得到了进一步提高。数字图像处理技术的应用很是普及，其涉及到工业、航空航天、军事、交通、医学、通讯等多领域的发展。总之，在信息化时期，人类对图像质量的要求逐渐变高，其处理技术有待深切研究。
图像处理主要是针对噪声进行的，减少脉冲等众多噪声的干扰是首先需要解决的问题。主要是经过滤波操作，整个滤波过程是含噪图像通过滤波算法实现噪声去除后得到滤后图像。
1.2课题研究意义
图像是人类进行信息传递时的一个重要载体，散落在生活的许多地方。倘若用电子设备去接受图像并做一些必要的操作，那么这个过程就叫做图像处理。图像处理是指对图像进行一定的运算操作，使其质量得到保证，满足人类信息获取的需求。但是，图像在获取传播的过程中，若有内外部的干扰，像最简单的元件的灵敏量不够、量化时截断的误差、电压的不稳定、大气里其余声波、杂质的影响等，图像便产生了相应的不同程度的噪声。噪声大，图像便受损严重，模糊且失去本身的信息显示价值，这样图像就失去了其存在的意义。想要避免或减少这种情况的发生，消除图像中的噪声这一环节的价值便得以体现。
了解了一些噪声模型，发现在传输时产生了错误而形成的噪声破坏力度极大。因受噪图像中被污染的像素点呈现出黑白点，像胡椒和盐粒，因此称之为椒盐噪声。图像最讨厌黑白点的干扰、破坏，所以少量的椒盐噪声也可强烈地破坏图像。故本文选择椒盐噪声这一研究方向，希望把握好数字图像的去噪这一要点。人们常用中值滤波算法去除椒盐噪声，因为它在基础滤噪额外还有一个能较好保持边缘信息质量的优点。但每每用此算法去噪，去噪能力严重受模板大小控制。当模板越大，去噪能力得以加强，但图像会显得愈加模糊。因为这个算法会误判噪声点。目前有部分改进算法会先进行像素点的判断，然后选噪声点去噪，这样就是较好改进算法。通过分析可知，在去除椒盐噪声时，判断噪声点是关键，正判噪声点，再加上适当的滤波，这样的滤波算法会得到很好地滤噪效果。故对椒盐噪声滤波算法在去噪的同时保护细节这一问题上值得进一步讨论、探索。
1.3论文主要内容
本文以椒盐噪声为研究对象，以解决在椒盐噪声滤波中的图像模糊及细节丢失的问题为目的展开研究。
文章前面一部分先介绍了一些同图像处理技术有关的知识，接着研究和分析了均值滤波算法中的几何均值滤波算法和中值滤波算法中的传统中值滤波算法和Matlab平台自带的中值滤波算法以及高斯滤波算法，还自行编写了一种均值滤波算法和中值滤波算法进行比较研究，比对后，评析了各滤波算法的长短处：几何均值滤波和传统中值滤波这两种算法的误检率相对较低，但滤波后的图像较模糊；自带中值滤波算法和自编中值滤波算法，二者效果相近，都能滤得清晰图像，但细节保护不完整；自编均值滤波算法、自带均值滤波算法和自带高斯滤波算法三者图像细节尚有保护，但滤除效果不佳。继而提出基于极值的椒盐噪声滤波这一改进算法，为在去噪后得出清晰图像的同时又能保护图像细节，整个学习探索都是在Matlab这一仿真平台上展开的，一系列的实验比较、分析，最终证明了本文提出的改进后的算法的滤波效果之佳。
1.4论文组织结构
论文针对去除椒盐噪声过程中的细线保护这一要点提出了改进算法，整体结构内容按排如下：

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