基于MATLAB的自适应中值滤波椒盐噪声滤除系统

资 源 简 介

本项目实现自适应中值滤波算法，可智能去除灰度图像中的椒盐噪声。系统根据局部像素特征动态调整滤波策略，在高效去噪的同时保护图像边缘细节。支持自定义滤波窗口参数，适用于图像预处理任务。

详 情 说 明

基于自适应阈值的中值滤波椒盐噪声滤除系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的自适应中值滤波算法，专门针对受椒盐噪声污染的灰度图像进行智能去噪处理。系统采用先进的动态窗口调整机制，能够根据图像局部区域的噪声密度自动优化滤波策略，在彻底去除噪声的同时，完美保留图像的边缘信息和细节特征。

功能特性

• 自适应窗口调整：根据局部噪声密度动态扩展滤波窗口尺寸，平衡去噪效果与细节保留
• 智能噪声检测：通过极值分析和邻域统计特性精确识别椒盐噪声点
• 条件滤波策略：仅对确认的噪声点进行中值替换，有效像素得到完整保护
• 参数灵活配置：支持用户自定义最大滤波窗口尺寸，适应不同噪声水平
• 可视化对比：提供原始图像与去噪结果的直观对比显示

使用方法

基本调用格式

output_image = main(input_image, max_window_size)

参数说明

• input_image（必需）：含椒盐噪声的灰度图像数据

- 支持uint8类型（像素值范围[0,255]）或double类型（像素值范围[0,1]） - 必须为二维矩阵格式

• max_window_size（可选）：最大滤波窗口尺寸

- 默认值为7（推荐范围3-11） - 数值越大，去噪能力越强，但计算复杂度相应增加

使用示例

% 读取含噪声图像 noisy_img = imread('noisy_image.jpg');

% 使用默认参数（最大窗口尺寸7）进行去噪 denoised_img = main(noisy_img);

% 自定义最大窗口尺寸为9 denoised_img_enhanced = main(noisy_img, 9);

% 显示结果对比 figure; subplot(1,2,1); imshow(noisy_img); title('原始含噪声图像'); subplot(1,2,2); imshow(denoised_img); title('去噪后图像');

系统要求

• MATLAB版本：R2016a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4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读写与预处理、噪声点的自动检测与分类、滤波窗口的动态调整机制、中值滤波的条件执行策略，以及处理结果的可视化输出功能。该文件通过完整的算法流水线，确保了对椒盐噪声的高效滤除和图像质量的最优保持。