基于MATLAB的图像噪声仿真与滤波处理系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了完整的图像滤波处理流程，包含图像读取与预处理、多种噪声（高斯/椒盐噪声）添加功能，以及平均滤波算法的实现，适用于图像处理教学与仿真实验。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像噪声仿真与滤波处理系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像处理系统，专注于图像噪声的仿真与滤波处理。通过实现完整的图像滤波流程，系统能够模拟不同类型的噪声污染，并应用多种空间域滤波算法进行图像复原。项目结合了图像噪声建模技术、滤波算法实现和图像质量评估方法，为图像去噪效果提供了直观的对比和量化分析。

功能特性

• 图像读取与预处理：支持多种常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）的读取和标准化处理
• 噪声添加功能：

- 高斯噪声（可自定义均值和方差参数） - 椒盐噪声（可调节噪声密度）

• 多种滤波算法：

- 均值滤波（平均滤波） - 中值滤波 - 自适应滤波（支持阈值参数调节）

• 效果对比分析：并列显示原始图像、噪声图像及各滤波结果
• 质量评估体系：提供PSNR、SSIM、MSE三种量化指标评估滤波效果
• 报告生成：自动生成包含处理结果和分析报告的综合输出

使用方法

1. 准备原始图像：将待处理图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：

- 选择噪声类型并设置相应参数 - 配置滤波器窗口尺寸（如3×3、5×5等） - 设置自适应滤波阈值参数

1. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成噪声添加和滤波处理
2. 查看结果：

- 观察多图并列显示的对比效果 - 分析生成的量化评估指标 - 查看自动生成的处理分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或主流Linux发行版
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，具备图像读取与预处理、多种噪声模型生成、三类滤波算法实现、处理结果可视化展示以及量化质量评估等核心功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序执行，最终生成包含所有处理结果和分析数据的综合输出。