椒盐噪声是图像在成像、信道传输、解码等处理过程中产生的黑白相间的亮点或暗点噪声，也称为双极脉冲噪声[1]。针对椒盐噪声的滤波方法有很多，如：标准中值滤波算法、自适应中值滤波算法、形态学滤波算法以及一些改进的滤波算法等[1-4]。
标准中值滤波算法的思想就是选取一定大小的滤波窗口，比较该滤波窗口内的像素值的大小，取其中值作为这个滤波窗口的中心像素新的值。标准中值滤波器受滤波窗口大小的影响较大，如果窗口较小，则能较好地保护图像中的一些细节特征，但滤效果就会变差；反之，如果窗口尺寸较大则有较好的滤波效果，但会丢失更多的图像细节特征。且随噪声密度地增大，其滤波性能下降较为明显。
自适应中值滤波算法是基于对标准中值滤波算法的改进，引入了噪声判断机制，动态调整滤波窗口尺寸大小来改进滤波性能，相比标准中值滤波算法，其滤波性能有了较大程度的提高，可获得较好的滤波效果。标准中值滤波算法以及自适应中值滤波算法因其使用滤波窗口的中值来代替中心像素的值，而滤波窗口的中值与中心像素值并不一定相等，从而引入额外的误差。
形态学广泛应用于图像边缘检测、抑制噪声、纹理分析、特征提取等[2-12]。形态学开运算具有可去除比结构元素小的亮细节特性，而形态学闭运算具有可去除比结构元素小的暗细节特性[4]，利用形态学开运算和形态学闭运算可以构成多种滤波器，如常见的形态学开闭组合滤波算法[4，10]以及形态学同其他滤波算法相结合等[2]。该类算法对噪声图像实施先开后闭运算，或者先闭后开运算，或者以先开后闭运算与先闭后开运算的均值来求解[10]。然而，形态学开闭组合滤波算法受结构元素的影响较为敏感，当选取不同的结构元素时，其滤波效果会存在较大的差异。
文福林1，张 凯2，蒲 锋1，汤素丽1
(1.四川航天职业技术学院 电子系，四川 广汉618300；2.四川大学 机械工程学院，四川 成都610065)
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