MATLAB自适应中值滤波算法在图像去噪中的应用与验证

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现自适应中值滤波算法，能够有效去除图像中椒盐噪声。该算法通过动态调整局部窗口大小并统计像素分布，在降噪的同时完好保留图像边缘细节。适用于数字图像处理中的噪声抑制任务。

详 情 说 明

自适应中值滤波在图像去噪中的实现与验证

项目介绍

本项目基于Matlab平台开发，专注于实现一种改进的自适应中值滤波算法，专门用于去除数字图像中的椒盐噪声。与传统固定窗口的中值滤波方法相比，本算法通过动态分析局部图像区域的噪声特性，智能调整滤波策略，在有效抑制噪声的同时，更好地保护图像边缘细节和纹理信息。

功能特性

• 动态窗口调整：根据当前像素邻域内的噪声分布情况，自动扩展或保持滤波窗口尺寸
• 智能噪声检测：采用多层判断机制准确区分真实图像信号与噪声点
• 分级滤波处理：对识别出的噪声点实施中值替换，非噪声点保持原值不变
• 多格式图像支持：可处理灰度图像和彩色图像两种输入格式
• 可视化输出：除生成去噪图像外，还提供噪声分布图和参数分析报告

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（支持常见格式如.jpg、.png、.bmp等）
2. 修改main.m文件中的输入参数：

- 设置输入图像路径 - 调整噪声密度参数（可选，默认0.05） - 配置滤波窗口参数（最大窗口尺寸默认7×7，初始窗口尺寸默认3×3）

1. 运行main.m主程序
2. 查看输出的去噪图像、噪声分布图及处理参数报告

系统要求

• 软件平台：Matlab R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：处理大尺寸图像时建议不少于4GB可用内存

文件说明

主程序文件整合了完整的图像去噪处理流程，具体包含图像读取与格式检查、椒盐噪声模拟添加、自适应中值滤波核心算法执行、多维度结果可视化展示以及处理性能参数统计分析等关键功能模块。该文件通过协调各算法组件的协作，实现了从噪声图像输入到高质量去噪结果输出的端到端解决方案。