基于同质性分割的图像滤波方法研究

针对图像中存在的噪声,在同质性分割基础上提出了一种新的图像滤波方法。该方法首先利用形态学算子描述图像的不连续性,重新定义同质性,提高了图像的抗噪性。然后利用统计得到的同质直方图,并通过峰值寻找算法得到波峰、波谷,进而对图像进行分割。最后计算不同子区域的灰度均值,对满足条件的子区域进行合并得到滤波图像。实验结果表明,与其它滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时更好地保留了图像的细节和边缘信息,而且对含有不同噪声密度的图像均能得到较好的滤波效果。