基于BDND的脊波域井下视频图像改进中值滤波算法

来源期刊：金属矿山2016年第1期

论文作者：韩宝安 陈茸

文章页码：138 - 141

关键词：井下视频图像;脊波变换;边界判别噪声检测方法;中值滤波;高斯分布函数;

摘    要：井下视频图像总体上色调偏暗,目标信息对比度不高,且由于井下存在大量粉尘,导致图像中存在高密度的随机噪声,增加了图像判读与分析的困难。为此,首先对井下视频图像进行多尺度脊波分解,对分解得到的低频系数和高频系数分别进行系数重构,得到井下视频图像的背景图像和细节图像;其次,根据背景图像灰度直方图的分布特征,采用高斯分布函数进行规定化处理;然后,在分析中值滤波（Median filtering,MF）特征的基础上,采用边界判别噪声检测方法（Boundary discrimination noise detection,BDND）对其进行改进,提出了一种基于BDND的改进中值滤波算法并用于处理细节图像,该算法根据细节图像局部区域灰度值的分布特征,设定2个自适应阈值t₁和t₂,将经过2次噪声检测后处于[t₁,t₂]区间内的灰度值对应的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对于直方图规定化处理后的背景图像和滤波后的细节图像进行叠加。采用C++语言对所提算法进行编程试验,结果表明,该算法对于不同模糊程度的井下视频图像均有较好的滤波效果,其性能相对于中值滤波、加权中值滤波、开关中值滤波等同类算法而言有了一定程度的提升。