本发明涉及一种去除图像噪声的方法，具体涉及一种减弱图像竖条纹噪声的方法。
背景技术：
：图像在形成、采集和传输的过程中，由于各种干扰因素的存在会受到一定程度噪声的干扰，这些干扰恶化了图像的质量，而且会影响到图像处理的各个环节以及输出结果。常用的去除噪声的方法有均值滤波和中值滤波法。均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值的方法；均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。中值滤波的基本原理是把数字图像中的一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，中值滤波对消除椒盐噪音非常有效，因为椒盐噪音出现位置是随机的，而噪声的振幅是基本相同的。因此中值滤波法在光学测量条纹图像的相位分析处理方法中有特殊作用，但是在条纹中心分析方法中作用不大，因此，不能用于减弱图像竖条纹噪音。在一些颜色较暗处会出现一些竖状的条纹噪声，往往是多个连续像素连接在一起的噪声情况，面对这种情况，由于条带噪音出现往往是周期性的，可在频率域中将条带噪音去除。傅里叶变换是设置高通或低通滤波器将某一频率的信号去除，与其他去除噪音方法相比的优点是没有前提适用条件。但是在对复杂的地物分布表、条带噪音和图像本身的纹理混杂等图像进行处理时，传统的傅里叶变换法在去除条带的同时也能去除图像的某些细节，使整个图像平滑，降低图像质量，不能达到清晰度和降低噪声双重的效果。因此在处理图像竖条纹的过程中，寻求一种运算简单且量小，去噪音效果好，对清晰度影响小的去噪声方法，具有极大的研究和实践意义。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种减弱图像竖条纹噪声的方法，具有运算量小，减弱图像竖条纹噪声效果好、对图像清晰度影响小的优良特性。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种减弱图像竖条纹噪声的方法，其中，包括以下步骤：s1:将待处理图像根据每一点颜色明暗转换为像素图，所述像素图中的每一个像素用该点的像素值表示；所述像素图中的像素分为处理像素和非处理像素，所述非处理像素包括从上到下的m-1行像素、从下到上的m-1行像素，从左到右的m-1列像素以及从右到左的m-1列像素，像素图中的其余像素为待处理像素，m为大于1的自然奇数；s2:将待处理像素及其周围像素划分为单位区域，所述单位区域是m×m的块；s3:在单位区域中，去掉待处理像素所在的列，得到m行×m-1列的处理单位区域；s4:将处理单位区域中(m-1)×m个像素按照像素值大小依次排列；s5:取出排列后像素值位于中间的两个像素，即第个和第个像素，将这两个像素的像素值取平均值，得到计算值；s6:用上述计算值取代待处理像素的像素值；s7:重复s2到s6的步骤，将每一个处理像素的数值取代，形成新的像素图，根据新的像素图合成处理之后的图像。进一步地，所述s4中(m-1)×m个像素按照像素值从小到大的顺序依次排列。进一步地，所述s4中(m-1)×m个像素按照像素值从大到小的顺序依次排列。进一步地，所述m＝5时，去除单位区域中待处理像素所在的第三列之后，将剩余的20个像素按照从小到大的顺序排列，取出第10个以及第11个像素，将这两个像素的像素值取平均值，取代待处理像素。进一步地，所述m＝3时，去除单位区域中待处理像素所在的第二列之后，将剩余的6个像素按照从小到大的顺序排列，取出第3个以及第4个像素，将这两个像素的像素值取平均值，取代待处理像素。进一步地，所述像素图为a行b列的长方形矩阵，且a和b均为大于2m的自然数。本发明的有益效果为：将图像中非边缘区域的像素全部进行处理之后，对像素图起到滤波作用，使得整个图像更加清晰；同时，将单位区域中待处理像素所在的列去除之后，对于其余列的所有像素按照大小顺序排列，用中间两个像素的像素均值替换待处理像素，这种处理方式有效地减弱了待处理像素所在列的竖条纹，并且所采用的算法简单快捷，运算量小。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。实施例1取5×5的单位区域，具体减弱图像竖条纹噪声的方法如下：s1:将待处理图像根据每一点颜色明暗转换为像素图，像素图中的每一个像素用该点的像素值表示，像素图为a行b列的长方形矩阵，且a和b均为大于10的自然数；像素图中的像素分为处理像素和非处理像素，非处理像素包括从上到下的4行像素、从下到上的4行像素，从左到右的4列像素以及从右到左的4列像素，像素图中的其余像素为待处理像素。s2:将待处理像素f(i,j)及其周围像素划分为单位区域，单位区域是5×5的块，即f(i-2,j+2)f(i-1,j+2)f(i,j+2)f(i+1,j+2)f(i+2,j+2)f(i-2,j+1)f(i-1,j+1)f(i,j+1)f(i+1,j+1)f(i+2,j+1)f(i-2,j)f(i-1,j)f(i,j)f(i+1,j)f(i+2,j)f(i-2,j-1)f(i-1,j-1)f(i,j-1)f(i+1,j-1)f(i+2,j-1)f(i-2,j-2)f(i-1,j-2)f(i,j-2)f(i+1,j-2)f(i+2,j-2)s3:在单位区域中，去掉待处理像素所在的列，得到m行×m-1列的处理单位区域，即f(i-2,j+2)f(i-1,j+2)f(i+1,j+2)f(i+2,j+2)f(i-2,j+1)f(i-1,j+1)f(i+1,f+1)f(i+2,j+1)f(i-2,j)f(i-1,j)f(i+1,f)f(i+2,j)f(i-2,j-1)f(i-1,j-1)f(i+1,j-1)f(i+2,j-1)f(i-2,j-2)f(i-1,j-2)f(i+1,j-2)f(i+2,j-2)s4:将单位区域中剩余列的20个像素按照像素值从小到大的顺序依次排列，假设f(i-2,j+2)＜f(i-1,j+2)＜f(i+1,j+2)＜f(i+2,j+2)＜f(i-2,j+1)＜f(i-1,j+1)＜f(i+1,j+1)＜f(i+2,j+1)＜f(i-2,j)＜f(i-1,j)＜f(i+1,j)＜f(i+2,j)＜f(i-2,j-1)＜f(i-1,j-1)＜f(i+1,j-1)＜f(i+2,j-1)＜f(i-2,j-2)＜f(i-1,j-2)＜f(i+1,j-2)＜f(i+2,j-2)。s5:取出第10个以及第11个像素，即f(i-1,j)和f(i+1,j)，将这两个像素的像素值取平均值得到计算值。s6:将上述计算值设置为待处理像素f(i,j)的像素值，处理后的单元区域为s7:重复s2到s6的步骤，将每一个处理像素的数值取代，形成新的像素图，根据新的像素图合成处理之后的图像。实施例2取3×3的单位区域，具体减弱图像竖条纹噪声的方法如下：s1:将待处理图像根据每一点颜色明暗转换为像素图，像素图中的每一个像素用该点的像素值表示，像素图为a行b列的长方形矩阵，且a和b均为大于6的自然数；像素图中的像素分为处理像素和非处理像素，非处理像素包括从上到下的2行像素、从下到上的2行像素，从左到右的2列像素以及从右到左的2列像素，像素图中的其余像素为待处理像素。s2:将待处理像素f(i,j)及其周围像素划分为单位区域，单位区域是3×3的块，即s3:在单位区域中，去掉待处理像素所在的列，得到m行×m-1列的处理单位区域，即f(i-1,j+1)f(i+1,j+1)f(i-1,j)f(i+1,j)f(i-1,j-1)f(i+1,j-1)s4:将固定单位区域中剩余列的6个像素按照数值从大到小的顺序依次排列，假设f(i-1,j+1)＞f(i+1,j+1)＞f(i-1,j)>f(i+1,j)>f(i-1,j-1)>f(i+1,j-1)。s5:取出第3个以及第4个像素值，即f(i-1,j)和f(i+1,j)，将这两个像素的像素值取平均值得到计算值；s6:将上述计算值设置为待处理像素f(i,j)的像素值，处理后的单位区域为s7:重复s2到s6的步骤，将每一个处理像素的数值取代，形成新的像素图，根据新的像素图合成处理之后的图像。以上所述仅为本发明的优选实施例，所述实施例并非用于限制本发明的专利保护范围，因此凡是运用本发明的说明书所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明所附权利要求的保护范围内。当前第1页12