噪声密度不敏感的随机采样椒盐噪声滤波算法

来源：信号处理杂志 2016年第6期北京时间：

作者：刘学文, 肖嵩, 权磊

摘要：中值滤波系列算法在处理被不同密度椒盐噪声污染的细节图像和平坦图像时，降噪性能不一致。本文借鉴开关中值滤波和压缩感知的思想，提出了随机采样滤波算法去除椒盐噪声。算法以噪声检测为基础，将被椒盐噪声污染的图像分为疑似噪声像素和信号像素，随机采样仅对信号像素采样。然后，利用正交匹配追踪算法重构出被污染前的图像，替代了中值滤波对噪声像素的估计。由于随机采样滤波基于压缩感知理论，对稀疏信号的重构具有最少测量次数的条件，因此随机采样点的数量具有一定的浮动空间，表现为对噪声密度不敏感。以被不同噪声密度污染图像的纹理、平坦局部区域进行验证，实验表明，当噪声密度在一定范围内变化时，算法可以实现对噪声密度不敏感。在高密度噪声污染的情况下，相较于中值滤波系列算法，随机采样滤波算法具有更好的细节保留能力和滤波能力。对标准测试图像进行了全局滤波，不同噪声密度具有一致的滤波效果，与自适应滤波算法相比，随机采样滤波算法在处理包含密集边缘特征的区域时更具备优势。

关键词：随机采样, 椒盐噪声, 噪声检测, 图像处理, 开关中值滤波