MATLAB图像平滑降噪系统：基于邻域平均算法的实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现图像邻域平均算法，通过自定义窗口大小对像素邻域进行均值计算，有效平滑图像并抑制高斯噪声和椒盐噪声。支持灵活参数调整，适用于图像预处理场景。

详 情 说 明

基于邻域平均的图像平滑与降噪处理系统

项目介绍

本项目实现图像处理中的邻域平均算法，通过对图像中每个像素的邻域像素值进行算术平均计算，达到平滑图像、抑制噪声的效果。系统支持自定义邻域窗口大小（如3×3、5×5等），可有效降低高斯噪声与椒盐噪声对图像质量的影响，同时保留图像的整体结构特征。适用于医学影像预处理、遥感图像去噪等场景。

功能特性

• 核心算法：基于邻域窗口滑动遍历技术，实现像素灰度值的算术平均计算
• 灵活参数：支持自定义邻域窗口大小，默认使用3×3窗口
• 边界处理：提供多种边界填充策略，包括零填充和镜像填充等
• 格式兼容：支持MATLAB常见的图像格式（.jpg、.png、.bmp）及矩阵数据输入
• 效果评估：输出峰值信噪比（PSNR）指标，量化评估降噪效果
• 可视化对比：采用subplot方式并列展示原始图像与处理后图像

使用方法

1. 准备输入图像文件或矩阵数据
2. 设置处理参数：

- 邻域窗口大小（默认3×3） - 边界填充方式（默认零填充）

1. 运行主程序，系统将自动：

- 读取输入图像并转换为灰度矩阵 - 应用邻域平均算法进行平滑处理 - 计算PSNR评估指标 - 生成处理结果图像和对比可视化

1. 查看输出结果：

- 平滑后的灰度图像矩阵 - PSNR数值结果 - 原始与处理图像的对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像读取与格式转换、邻域平均算法的核心实现、边界处理的逻辑控制、降噪效果的质量评估，以及结果可视化与输出等关键功能模块，为用户提供一站式图像平滑处理解决方案。