MATLAB自适应噪声阈值改进型中值滤波图像处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现自适应噪声阈值的改进型中值滤波算法，可智能检测椒盐噪声密度并动态调整滤波策略。通过分析局部像素分布特性，有效保留图像细节的同时显著提升去噪效果，适用于灰度图像处理。

详 情 说 明

自适应噪声阈值改进型中值滤波图像处理系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应噪声检测的改进型中值滤波算法，专门用于处理含有椒盐噪声和随机噪声的灰度图像。系统通过智能噪声检测机制，能够自动识别图像中的噪声密度，并根据局部窗口内的像素分布特性动态调整滤波策略，在有效去除噪声的同时最大限度地保护图像边缘细节。

功能特性

• 自适应噪声检测：采用动态阈值技术，实时分析图像局部区域的噪声特性
• 双窗口智能切换：根据噪声密度自动选择3×3或5×5滤波窗口尺寸
• 边缘保护机制：特殊的边缘检测算法，避免滤波过程中边缘信息的损失
• 实时可视化对比：同步显示原始图像、噪声图像和滤波结果的对比效果
• 定量质量评估：提供峰值信噪比(PSNR)等客观指标评估滤波效果
• 多噪声类型支持：有效处理椒盐噪声、高斯噪声及其混合噪声

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像：载入待处理的灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置参数：可选配置噪声密度（范围0.01-0.5）和滤波窗口大小（3或5）
3. 执行滤波处理：运行主程序开始自适应滤波过程
4. 查看结果：获取滤波后的图像及各项评估指标

参数说明

• 噪声密度：建议根据实际图像噪声程度设置，默认自动检测
• 窗口大小：一般选择自动模式，系统会根据噪声情况智能选择

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像载入与预处理、噪声参数自适应分析、双窗口尺寸决策机制、边缘保护滤波执行、实时结果可视化展示以及综合性能评估等关键功能。该文件通过协调各算法模块，完成了从噪声检测到滤波输出的完整图像处理链条。