4.3 实践过程中选择有针对性的消噪模板

　　噪声的类型多种多样，要设计一种普适的噪声消除模板不现实，也没有必要，因为每个应用程序都处在具体的工程环境中,碰到的噪声都有各自的特点。本文将设计的消噪模板用于动目标检测过程中，为了达到最好的动目标识别效果，文章设计了有针对性的消噪模板来处理具体的噪声。例如，当系统应用在阴雨天情况下，大量的雨滴会在背景中形成严重的噪声干扰，此时，如果仅靠增大矩形消噪模板，会在消除噪声的同时腐蚀掉要检测的目标，形成漏判；反之，如果减小消噪模板大小，系统会一直报警，导致系统瘫痪，这两种情况都会很大程度上影响动目标检测的效果，这不是我们想要的结果。分析雨点形成的噪声的特点可以发现，此类噪声只存在于纵向上（垂直方向)，且宽度较小，成像时一般在一到两个像素点，有鉴于此，工程中采用细而长的横向滑块作为消噪模板，这种消噪模板在消除噪声的同时可以很好的保留动目标边缘特征，比用矩形滑块除噪效果好的多。实际编程实现时，将滑块模板专门用一个二维数组表示，可以根据需要变换滑块类型，针对不同的噪声采用不同的消噪模板，给系统提供较好的灵活性。图像处理系统中，好的预处理算法是成功的一半，因此笔者建议，工程中多采用几种消噪滑块，以便在工程实施时采用最佳的除噪滑块。

　　5 结束语

　　图像噪声消除是图像预处理的关键环节，几乎每一个图像处理应用程序都要牵扯到噪声消除问题，经笔者实践证明，文中提出的方法是有效的。本文的研究解决了工程实践中碰到的实际问题，文章中谈到的噪声消除方法和除噪思想可以为工程实践人员提供很好的参考，有一定的实践意义，。

　　本文作者创新点: ①结合具体工程中用到的腐蚀、膨胀消除噪声方法，讨论了二值图像噪声的消除。②编程实现时设计了一种实用性较高的噪声消除模板。