一种快速中值滤波变换在视频图像分析中的应用__墨水学术,论文发

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       摘 要：本文针对实际应用项目采用一种固定模版维数、固定模版结构的快速的中值滤波算法，对实时的视频图像进行分析，比对传统的中值滤波算法，通过实验数据表明，快速的中值滤波算法有效的提高了运算速度，不仅较好的满足了实际项目中对实时性的需求，而且更易于动态目标的跟踪。
       关键词：中值滤波；实时性；时间复杂度；目标跟踪
Abstract: Based on practical application project，a fast median filtering algorithm with fixed template dimension and fixed template structure is adopted to the real-time video image analysis. Comparing with the traditional method of median filtering algorithm, the experiment result proves that the method of fast median filtering algorithm can improve the computational speed effectively, better meet the practical projects for the real-time demand and trace the dynamic target easily.
Key words: median filtering algorithm; real-time; time complexity; target tracing 
        在处理实时图像的过程中，难免会遇到噪声的干扰，这种干扰在不同程度上影响到图像处理的后续工作，针对此类问题，1971年Turky提出了中值滤波算法，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。作为图像处理中的常用滤波方法，中值滤波能够有效的排除图像的极值奇异点并能保持图像的阶跃边缘。因此，中值滤波普遍的应用于图像的去噪平滑过程中。传统的中值滤波算法重点考虑的是滤波的效果，但针对于实际项目往往无法满足实时性的要求。本文正是在实际项目的基础上，对传统的中值滤波算法进行了约束和算法上的设计，并在Visual C++开发平台上进行了算法测试。实验数据表明，本文采用的快速中值滤波算法既有效的缩短了运行时间，提高了系统处理速度，满足了实际项目的实时性的要求，更使对实时运动目标的位置跟踪更加准确。
1中值滤波算法
1.1传统中值滤波算法
中值在序列中是这样定义的：
若  为一组序列，先把其按大小排列为 ，则该序列的中值y为
      
中值滤波原理是把序列或数字图像中一点的值用该点邻域中各点值的中值来代替。
1.2快速的中值滤波算法    
针对该算法应用于的实际项目，考虑到系统实时性的需求，需要对图像数据进行降维压缩并保留有用细节变换，因此采用中值滤波算法，对中值滤波算法的模版维数及模版结构分别进行了合理性的约束。
1.2.1模版维数
       在只考虑图像处理分析效果的前提下，传统的中值滤波算法多选用9维、25维甚至更多维数的模版。针对项目应用，在综合权衡识别效果和识别速度的基础上，快速的算法选用维数为5的模版。实验测试表明，5维模版是中值滤波算法在保证一定的过滤效果的基础上所能选用的维数最低的模版，在算法时间复杂度上以9维模版为例与本算法中选用的5维模版进行比较。如表1所示。
表1时间复杂度比对
9维模版 

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