MATLAB实现多方法图像噪声消除系统：空间域与频率域滤波技术

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成均值滤波、中值滤波和理想低通滤波三种算法，可有效消除灰度图像中的高斯白噪声。系统提供噪声添加、多方法处理及可视化对比功能，支持自定义滤波器参数，适用于图像去噪教学与实验研究。

详 情 说 明

基于空间域和频率域的多方法图像噪声消除系统

项目介绍

本项目旨在实现一个综合性的图像噪声消除系统，该系统利用空间域和频率域内多种经典的去噪算法，对添加了高斯白噪声的灰度图像进行有效处理。通过集成均值滤波、中值滤波和理想低通滤波三种技术路径，该系统不仅能展示直观的可视化去噪效果，还能提供定量的性能评估指标，为用户比较不同方法的优劣、选择合适参数提供了便利平台。

功能特性

• 多算法集成：在同一框架下实现了空间域的均值滤波、中值滤波以及频率域的理想低通滤波。
• 噪声模拟：可向原始灰度图像添加用户指定参数（均值、方差）的高斯白噪声。
• 参数可调：允许用户灵活设置各类滤波器的关键参数，包括：

* 均值/中值滤波的卷积窗口尺寸（如3×3, 5×5）。 * 理想低通滤波的截止频率阈值。

• 可视化对比：生成并显示原始图像、噪声图像以及三种去噪方法处理结果的对比视图，便于直观分析。
• 定量评估：计算并输出峰值信噪比（PSNR）等客观指标，量化评估各去噪算法的性能。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的原始灰度图像文件（如JPG, PNG, BMP格式）已就位。
2. 配置参数：在运行主程序前，根据需要修改代码中的相关参数设置：

* 指定原始图像的文件路径。 * 设定高斯噪声的均值（通常为0）和方差。 * 选择均值滤波和中值滤波的窗口大小（建议使用奇数，如3, 5, 7）。 * 设定理想低通滤波器的截止频率（D0）。

1. 运行程序：执行主程序文件。系统将按顺序完成以下操作：

* 读取原始图像。 * 添加高斯噪声，生成噪声图像。 * 分别使用配置好参数的均值滤波、中值滤波和理想低通滤波方法处理噪声图像。 * 计算各结果图像与原始图像之间的PSNR值。 * 显示包含所有图像（原始、噪声、三种去噪结果）和PSNR值的综合对比图。

1. 分析结果：观察对比图和分析输出的PSNR值，评估不同方法及参数的处理效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2016a或更高版本）。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件承载了本系统的核心逻辑与控制流程。其主要功能包括图像的读取与预处理、高斯噪声的合成、三种去噪算法的具体执行与调用、处理结果的定量质量评估（PSNR计算），以及最终所有图像的汇总可视化展示。