图像平滑滤波与质量优化系统

资 源 简 介

该项目致力于通过多种数字图像处理算法对含有噪声或细节过于锐利的图像进行平滑处理。系统核心功能涵盖了线性平滑（如均值滤波、高斯滤波）与非线性平滑（如中值滤波、双边滤波）技术。实现方法上，利用MATLAB构建滤波器模板并对图像矩阵进行逐像素卷积运算或统计值替换。系统支持用户自定义滤波器核的大小及其权重参数，以适应不同类型的噪声干扰。项目的核心价值在于能够有效抑制图像中的高斯白噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）以及传感器产生的颗粒感。平滑处理后，图像的视觉质量得到显著提升，边缘毛刺得以消除，为后续的边缘检测、区域提取以

详 情 说 明

图像平滑滤波与质量优化系统

项目介绍

本项目是一款基于数字图像处理技术的质量优化工具，专门用于解决图像在采集和传输过程中产生的噪声干扰、颗粒感以及细节过度锐化等问题。系统集成了多种经典的线性与非线性滤波算法，通过对图像像素阵列进行科学的统计计算与重构，实现抑制噪声、平滑毛刺并保留关键边缘的目的，为医疗影像分析、天文观测、工业视觉及后期修图提供高质量的预处理支持。

功能特性

• 多源图像读取与预处理：系统支持交互式读取本地图像文件，并自动进行灰度化与数值标准化（0-1范围）处理。
• 噪声模拟环境：内置高斯白噪声与椒盐噪声模拟功能，用于测试滤波器在不同干扰环境下的鲁棒性。
• 线性滤波方案：提供均值滤波与高斯滤波，有效应对连续分布的随机噪声。
• 非线性滤波方案：提供中值滤波（针对脉冲噪声）与双边滤波（针对边缘保留），满足多样化的平滑需求。
• 客观质量评价指标：通过计算信噪比（SNR）与结构相似性（SSIM），定量分析滤波处理后的图像保真度。
• 可视化呈现：提供多维度对比视图，直观展示原始图、噪声图与各类滤波器处理效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 核心工具箱：Image Processing Toolbox（若缺失，系统将自动跳转至备用的手动算法实现）。
• 硬件建议：具备基础运算能力的通用计算机，支持图形化输出。

运行逻辑说明

系统的执行流程严格遵循图像处理的标准管线：

1. 环境初始化与加载：清除内存变量并关闭多余窗口。通过图形界面由用户选择图像，若未选择则自动切换至内置测试图。
2. 数据标准化：将图像转换为双精度浮点型（double），缩放至 [0, 1] 区间，确保计算精度。
3. 噪声注入：注入方差为 0.01 的高斯噪声（模拟电子热噪声）以及密度为 0.05 的椒盐噪声（模拟传输突变）。
4. 参数化滤波执行：系统根据预设的窗口大小（如 5x5）及权重标准差（Sigma）调用滤波算法。
5. 性能评估：对比原始清晰图像与滤波后的图像，得出 SNR 和 SSIM 数值。
6. 结果输出：生成两个专题窗口，分别展示综合对比结果以及中值滤波对椒盐噪声的专项修复细节。

关键算法与函数详解

• 手动卷积引擎：系统底层实现了一个通用的卷积运算函数，通过对图像边缘进行“复制扩展（replicate padding）”，解决边界像素无法对齐模板的问题，提升了算法的适应性。
• 均值滤波实现：构建一个全 1 的均一化权重模板，通过与图像区域进行加权求和，平滑图像亮度的剧烈波动，尤其适用于一般细节过于锋利的图像。
• 高斯滤波实现：基于高斯分布公式，根据用户设定的标准差（Sigma）计算模板权重。越靠近模板中心的像素权重越高，相比均值滤波，它能更好地保留图像的整体层次感。
• 中值滤波实现：采用非线性统计逻辑，通过对滑块窗口内的所有像素值进行排序并提取中值来替代中心像素。这是去除椒盐噪声最有效的手段，能够完美消除孤立的黑白噪点。
• 双边滤波实现：这是本项目中最先进的算法，它同时考虑了像素之间的几何空间距离和像素值的相似度。只有在空间接近且颜色相近的情况下，权重才较大。这种特性使得系统在大幅降低噪声的同时，能精准锁定并保护图像的边缘不被模糊。
• 质量评估逻辑：

1. SNR（信噪比）：通过计算原始信号功率与噪声均方误差（MSE）的比值，衡量图像的纯净度。 2. SSIM（结构相似性）：从亮度、对比度和结构三个维度模拟人类视觉评价系统。若环境中未安装相关工具箱，系统将通过手动实现的简化算式（基于均值和方差的乘积比对）进行估算。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并将工作目录切换至本项目文件夹。
2. 在命令行窗口输入入口函数名称并回车。
3. 在弹出的文件选择框中拾取一张待处理的图像（支持 JPG, PNG, BMP 等格式）。
4. 观察弹出的可视化窗口，对比不同滤波参数下的图像质量提升情况。
5. 根据标题栏显示的 SNR 和 SSIM 数据，评估当前参数对特定噪声的抑制效率。