MATLAB图像去噪：梯度倒数加权滤波算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现梯度倒数加权滤波算法，通过分析像素邻域梯度关系自适应调整权重，在平滑高斯、椒盐等噪声的同时有效保留图像边缘细节，提升去噪效果与视觉质量。

详 情 说 明

基于梯度倒数加权滤波的MATLAB图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了梯度倒数加权滤波算法，专注于有效降低数字图像中的噪声干扰。系统通过计算像素邻域内的梯度倒数关系，自适应地为每个像素分配滤波权重，实现在平滑噪声区域的同时，最大限度地保留图像的边缘和细节信息。该算法对高斯噪声、椒盐噪声等多种常见噪声类型均有良好的去噪效果。

功能特性

• 核心算法：采用梯度倒数加权滤波，利用图像局部梯度信息自适应平滑。
• 多噪声兼容：可有效处理加性高斯白噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）等。
• 图像支持：支持处理标准格式（JPG/PNG/BMP等）的灰度图像及彩色图像（分别处理R、G、B通道）。
• 结果输出：输出去噪后的图像（保持原分辨率与格式），并计算峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）进行量化评估。
• 对比展示：提供原图与去噪结果的可视化对比，便于效果评估。

使用方法

1. 确保MATLAB环境已准备就绪。
2. 将项目文件添加至MATLAB路径。
3. 运行主程序文件。
4. 根据程序提示，选择或输入待去噪的图像文件路径。
5. 程序将自动执行去噪过程，并显示原图、去噪结果图、评估指标（PSNR/SSIM）以及对比图。

系统要求

• 软件平台：需要MATLAB R2016a或更高版本。
• 内存建议：处理高分辨率图像时，建议确保有足够的内存空间。

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口与调度中心，主要负责整合全部算法流程。其核心功能包括：图像数据的读取与预处理、噪声类型的判断与适配、梯度倒数加权滤波算法的核心计算过程、去噪后图像的重建与输出、图像质量的客观评价指标（PSNR与SSIM）的计算与展示，以及最终结果的对比可视化界面生成。