矿山遥感图像自适应加权改进中值滤波算法

矿山遥感图像的质量受成像区域环境的影响较大,加之成像器件固有的缺陷,易导致获取的图像存在一定程度的失真,影响对遥感图像的判读和分析。为此,在中值滤波(Median filtering,MF)算法的基础上进行了加权改进,提出了一种适合于遥感图像处理的自适应加权改进中值滤波算法(Adaptive weighted improved median filtering,AWIMF)。首先将遥感图像划分为多个尺寸为7×7的图像块,对每个图像块分别统计像素点灰度极大(小)值,将该类像素点标记为第1类疑似噪声点;其次计算每个图像块的像素点灰度中值,将各图像块中的每个像素点灰度值与对应的像素点灰度中值作差,将较大差值对应的像素点标记为第2类疑似噪声点,将2次检测均被标记为疑似噪声点的像素点确定为噪声点;然后,以每个噪声点为中心选取尺寸为5×5的滤波窗口,根据滤波窗口内各像素点灰度值与所在滤波窗口的像素点灰度中值的差值计算权重,分别将各像素点灰度值与对应的权重进行加权计算,实现对噪声点的高效滤波;最后,采用直方图规定化算法(Histogram specification,HS)对滤波后的图像对比度进行调节。采用内蒙古白云鄂博矿区遥感图像进行试验,结果表明,所提算法的性能相对于中值滤波及其已有的几类改进型算法而言,优势较明显。