MATLAB实现二维自适应去噪滤波系统，智能去除噪声并保留图像边缘

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发二维自适应去噪滤波器，可根据图像局部特征动态调整参数，有效处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，在去噪的同时最大化保留图像边缘细节。

详 情 说 明

二维自适应去噪滤波系统 - MATLAB实现

项目介绍

本项目开发了一个基于MATLAB的二维自适应去噪滤波器，专门针对图像处理中的噪声问题。系统采用先进的自适应算法，能够根据图像局部特征自动调整滤波参数，有效去除高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，同时在去噪过程中最大限度地保留图像的边缘和细节信息。系统支持灰度图像和彩色图像处理，并提供直观的可视化对比界面。

功能特性

• 自适应去噪：根据图像局部统计特征自动优化滤波参数
• 多噪声支持：有效处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型
• 边缘保护：采用特殊的加权滤波方法，有效保留图像边缘和细节
• 双模式支持：同时支持灰度图像和彩色图像处理
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 参数报告：生成详细处理参数报告，包括实际使用的窗口尺寸和局部方差统计

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPG、PNG、BMP等常见格式
2. 设置参数：

- 选择图像类型（灰度/彩色） - 配置噪声参数（类型和强度） - 调整自适应算法的初始参数

1. 执行去噪：运行主程序开始处理
2. 查看结果：

- 去噪后的图像数据矩阵 - 去噪效果对比图（原图与处理结果） - 噪声抑制性能指标（PSNR、SSIM值） - 处理过程参数报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、噪声分析与参数自适应配置、基于局部特征的自适应滤波处理、去噪效果可视化对比展示、图像质量客观评估指标计算以及处理参数详细报告生成等完整功能链。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块协同工作，确保整个去噪过程的高效执行。