基于MATLAB的图像噪声模拟与多算子分析处理系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现图像噪声模拟（椒盐/高斯）及平滑去噪（邻域平均、中值滤波、K邻近平均），并结合多算子进行边缘锐化分析，为数字图像处理提供完整实验方案。

详 情 说 明

基于噪声模拟与多算子分析的图像平滑与锐化处理系统

项目介绍

本项目是一个数字图像处理工具集，专注于图像的噪声模拟、平滑去噪与边缘锐化分析。系统能够模拟椒盐噪声与高斯噪声对图像的污染，并采用多种平滑滤波算法进行噪声去除，同时利用经典边缘检测算子进行边缘提取与图像锐化。通过对各步骤处理结果的直观对比与分析，为图像处理算法的选择与评估提供参考。

功能特性

• 噪声模拟：支持生成指定参数的椒盐噪声与高斯噪声，并将其叠加到原始图像上。
• 平滑去噪：提供邻域平均法、中值滤波法及K邻近平均法三种平滑滤波算法，用于抑制图像噪声。
• 边缘锐化：采用Roberts梯度法、Sobel算子及拉普拉斯算子对清晰图像进行边缘检测与锐化处理。
• 参数可调：用户可自定义噪声密度、标准差以及滤波窗口尺寸等关键参数。
• 结果对比：系统自动输出含噪图像、三种平滑结果图及三种锐化结果图，共计7张图像，便于效果对比分析。

使用方法

1. 准备一张待处理的RGB或灰度图像（支持JPG、PNG等格式）。
2. 运行主程序，根据提示或代码内的配置区域设置噪声参数（如椒盐噪声密度、高斯噪声标准差）及滤波窗口大小。
3. 程序将依次执行噪声生成、平滑滤波和边缘锐化操作。
4. 处理完成后，系统会显示并保存所有结果图像，并在控制台或输出文档中提供简要的效果分析说明。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议R2018a或更高版本）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理流程，主要实现了噪声模型的生成与添加、三种平滑滤波算法的执行、三种边缘检测算子的应用，并负责组织各步骤的结果输出与可视化对比分析。