MATLAB图像去噪系统：八邻域均值与中值滤波的高斯噪声处理对比

资 源 简 介

本MATLAB项目实现八邻域均值与中值滤波算法，支持添加可调高斯噪声，通过对比分析展示两种滤波器的去噪效果与性能差异，为图像处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于八邻域均值与中值滤波的高斯噪声图像去噪对比分析系统

项目介绍

本项目是一个用于图像去噪性能对比分析的实验系统，主要实现了八邻域均值滤波和八邻域中值滤波两种经典空间滤波算法对含高斯噪声图像的降噪处理。系统能够定量评估和可视化比较两种滤波算法在不同噪声强度下的去噪效果，为图像处理算法的性能分析提供直观的实验平台。

功能特性

• 高斯噪声生成：支持为原始灰度图像添加可调参数的高斯噪声（均值、方差可调）
• 双算法处理：实现八邻域均值滤波和八邻域中值滤波两种去噪算法
• 定量评估：计算峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）客观评价指标
• 可视化展示：生成原始图像、噪声图像及两种滤波结果的对比图
• 综合分析：提供算法执行时间对比、滤波效果定性分析结论
• 图表输出：包含噪声分布直方图、误差分布对比图等分析图表

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像（jpg/png/bmp格式）放置在指定目录
2. 设置参数：配置高斯噪声参数（均值和方差）及处理参数
3. 执行分析：运行主程序开始噪声添加、滤波处理和效果分析
4. 查看结果：系统将输出处理后的图像、质量评估数据和对比分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写操作
• 建议内存4GB以上，用于处理较大尺寸图像

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像读取与预处理、高斯噪声的生成与添加、八邻域均值滤波与中值滤波算法的具体实现、图像质量评价指标的计算、处理结果的可视化展示以及分析报告的自动生成。该文件通过模块化设计将各个功能环节有机结合，实现了从噪声生成到效果对比的完整工作流程。