(2。6)

2。2道路图像的滤波算法分析

在图像的采集和传输过程中经常出现一些噪声和伪边缘，这些降低了图像质量，造成图像模糊，甚至淹没需要检测的特征，而给图像的分析带来困难。因此，需要对图像进行滤波处理，其主要目的是滤除图像上的噪声和假轮廓。

2。2。1图像滤波方法

图像滤波的算法有多种分类依据，根据滤波空间的不同可主要分两类：频域滤波法和空域滤波法 。

空域滤波法是使用空域模板对图像进行去噪处理，空域模板本身被称为空域滤波器。其原理就是建立一个模板并且用这个模板遍历未经任何变换的待处理图像中的每个像素点，滤波器在每一点的响应，是通过事先设定的规则对滤波模板扫过区域中的像素进行处理的结果。经典的空域滤波算法又可分为线性滤波如均值滤波法或加权均值，非线性滤波如中值滤波或是改进的中值滤波，自适应滤波法等。接下来将介绍文中用到的中值滤波法。来*自~优|尔^论:文+网www.youerw.com +QQ752018766*

2。2。2 中值滤波算法

中值滤波是一种空域内目前应用最多的基于统计排序的非线性滤波方法。滤波的基本原理是:设定一个矩形的滑动窗口s(该窗口包含的灰度值个数一般为奇数)，利用该滑动窗确定一个邻域将该邻域内的所有像素按灰度值从小到大的顺序进行排序，并且取其排序后的中值作为图像中该像素点的最终灰度值 。其数学定义如下:

设 为一组序列，先把其按从小到大列为 。，则该序列的中值为: 

                      （2。7）   

摄像机采集的图像中噪声大部分是椒盐噪声，而中值滤波器对椒盐噪声有很好的滤除效果。但是由于它没有很好的边缘细节辨别能力，因此在突显边缘和保持细节方面还是存在一定的缺陷。因此很多人提出了改进算法，其中加权中值滤波算法取得了比较好的滤波效果，其主要思想是根据滑动窗口不同位置上的像素赋予不同的权重系数后在进行排序选择中值，该算法的主要优点是既考虑了像素大小，又考虑了其所在位置对最终像素的影响，一般设定窗口中心点的像素的权值最大，而其它位置像素点的权值随着与中心像素点的距离增大而逐渐减小。