MATLAB椒盐噪声滤波算法对比与优化工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成四种图像滤波算法，包括传统均值滤波、标准中值滤波、自适应中值滤波及改进型椒盐噪声专用滤波算法，支持噪声图像处理与算法性能对比，适用于图像去噪研究与教学应用。

详 情 说 明

椒盐噪声滤波算法对比与优化工具箱

项目介绍

本项目开发了一个集成化的图像噪声滤波工具箱，专注于椒盐噪声的去除与算法性能对比。工具箱实现了四种核心滤波算法：传统均值滤波、标准中值滤波、自适应中值滤波以及一种改进型椒盐噪声专用滤波算法。前三种算法作为基准对比方法，第四种算法针对椒盐噪声特点进行专门优化，通过噪声检测与自适应修复机制显著提升去噪效果。系统支持灰度图像与彩色图像处理，并提供可视化对比界面与量化评估指标，为图像去噪研究与应用提供全面解决方案。

功能特性

• 多算法集成：包含四种经典与改进的椒盐噪声滤波算法
• 全图像格式支持：处理JPEG、PNG、BMP格式的灰度/彩色图像
• 智能参数配置：可调节噪声密度、窗口尺寸等关键参数
• 量化评估体系：提供PSNR和SSIM两种客观质量评价指标
• 直观结果对比：生成原始图像、噪声图像及四种滤波结果的并列可视化显示
• 性能分析报告：输出算法耗时与噪声残留比例等性能数据

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为支持的格式（JPEG/PNG/BMP）
2. 设置噪声参数：指定椒盐噪声密度（0-1区间，默认0.05）
3. 配置滤波参数：定义滑动窗口尺寸（奇数）和自适应最大窗口层数
4. 执行处理流程：运行主程序启动噪声添加、滤波处理与结果评估
5. 查看输出结果：获取处理后的图像文件、质量评估数据与可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了图像读取与格式校验、椒盐噪声模拟添加、四种滤波算法的并行执行、质量指标的自动计算、结果图像的可视化排列展示以及处理性能的统计分析等完整功能链路，为用户提供一站式的算法对比体验。