基于MATLAB的中值滤波器实现方案

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了标准中值滤波算法，有效去除一维/二维信号的脉冲噪声。支持自定义奇数窗口尺寸，提供原始与滤波信号的可视化对比，并自动处理边界情况，适合信号处理学习者快速应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的简易中值滤波器实现方案

项目介绍

本项目实现了一个标准的中值滤波算法，专门用于去除一维信号（如时间序列数据）或二维信号（如图像数据）中的脉冲噪声。通过滑动窗口技术和中值统计算法，能够有效保留信号边缘特征的同时抑制噪声干扰。

功能特性

• 标准中值滤波算法：采用经典的中值滤波原理，对脉冲噪声有良好的抑制效果
• 多维度支持：同时支持一维数组和二维矩阵的滤波处理
• 自定义窗口大小：允许用户指定任意奇数尺寸的滤波器窗口（如3×3、5×5等）
• 智能边界处理：采用镜像填充技术处理边界像素，保持输出数据尺寸不变
• 可视化分析：提供原始信号与滤波结果的对比展示，以及残差分析功能
• 性能统计：自动计算处理耗时和噪声抑制程度等统计信息

使用方法

基本调用格式

% 一维信号滤波示例 filtered_signal = main(original_signal, window_size, show_plot);

% 二维图像滤波示例 filtered_image = main(original_image, window_size, show_plot);

参数说明

• 输入信号：一维向量或二维矩阵（支持灰度图像）
• 窗口大小：必须为奇整数（如3,5,7,...），决定滤波器邻域范围
• 显示选项：逻辑值（true/false），控制是否显示可视化结果

使用示例

% 生成含噪声的一维信号并滤波 t = 0:0.01:1; signal = sin(2*pi*5*t) + 0.5*randn(size(t)); filtered = main(signal, 5, true);

% 处理图像数据 img = imread('noisy_image.jpg'); filtered_img = main(img, 3, false);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox（用于图像数据处理）
• 内存要求：建议至少4GB RAM，处理大图像时需更多内存

文件说明

主函数文件整合了完整的滤波处理流程，包含数据输入验证、核心滤波算法实现、边界镜像处理、性能统计分析以及结果可视化等多个关键模块。该文件作为项目入口点，能够根据输入数据类型自动选择相应的处理策略，并输出滤波结果及相关统计信息。