滤波和椒盐噪声抑制

资 源 简 介

滤波和椒盐噪声抑制

详 情 说 明

在数字图像处理中，椒盐噪声是一种常见的噪声类型，表现为图像中随机出现的黑白像素点（类似撒了胡椒和盐粒）。这种噪声通常由传感器故障或传输错误引起。为了抑制椒盐噪声，我们可以采用以下核心思路：

中值滤波原理 不同于均值滤波的算术平均操作，中值滤波通过取像素邻域的中值来替代中心像素值。这种非线性处理能有效消除孤立的噪声点，同时较好地保留图像边缘特征。

自适应策略 针对不同密度的噪声，可采用自适应窗口大小的中值滤波——当检测到当前窗口内极值像素（疑似噪声）时才进行滤波操作，否则保留原像素以减少细节损失。

混合方法 结合均值滤波与中值滤波的优势，先通过阈值判断像素是否为噪声，再选择性地应用不同滤波方式。这种方法在保留纹理信息方面表现更优。

实际应用中需注意窗口大小的选择（通常3×3或5×5），过大的窗口会导致图像过度模糊。现代算法还会结合机器学习技术预判噪声分布，实现更智能的噪声抑制。