MATLAB自适应中值滤波图像降噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现自适应中值滤波算法，通过动态调整滤波窗口尺寸，在有效去除椒盐噪声的同时更好地保持图像细节。相比传统方法，在噪声密度变化时具有更强的适应性。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应中值滤波图像降噪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的自适应中值滤波算法，专门用于数字图像的去噪处理。相比于传统的中值滤波方法，本系统能够智能地分析图像局部区域的噪声特性，动态调整滤波窗口尺寸，在有效去除椒盐噪声的同时，最大限度地保护图像边缘和细节特征。该系统特别适用于受严重噪声污染的图像恢复场景。

功能特性

• 自适应噪声检测：智能识别图像中的噪声像素点，区分信号与噪声
• 动态窗口调整：根据局部噪声密度自动调整滤波窗口大小（从初始尺寸到最大尺寸）
• 条件滤波策略：仅对检测到的噪声点进行滤波处理，保留原始清晰像素
• 多格式图像支持：兼容灰度图像和彩色图像处理
• 参数可配置：允许用户自定义最大窗口尺寸、初始窗口尺寸和噪声阈值等参数
• 处理统计报告：生成详细的处理分析报告，包括噪声点数量、平均滤波窗口尺寸和计算时间

使用方法

基本调用方式

% 读取输入图像 inputImage = imread('noisy_image.jpg');

% 使用默认参数进行滤波 [filteredImage, report] = adaptiveMedianFilter(inputImage);

% 显示处理结果 imshowpair(inputImage, filteredImage, 'montage');

高级参数设置

% 自定义参数设置 maxWindowSize = 9; % 最大窗口尺寸 initWindowSize = 3; % 初始窗口尺寸 noiseThreshold = 0.5; % 噪声密度阈值

% 带参数调用 [filteredImage, report] = adaptiveMedianFilter(inputImage, ... maxWindowSize, initWindowSize, noiseThreshold);

输出结果

• filteredImage：去噪后的图像矩阵
• report：处理统计信息结构体，包含：

- 检测到的噪声像素数量 - 平均使用的滤波窗口大小 - 算法总处理时间

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理逻辑，实现了图像读取与预处理、噪声密度检测与分类、滤波窗口动态扩展机制、条件中值滤波执行、结果可视化对比以及处理统计信息生成等完整功能流程。该文件作为系统的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保自适应滤波算法的高效执行。