被高斯噪声污染的lenna图像

资 源 简 介

被高斯噪声污染的lenna图像

详 情 说 明

在数字图像处理中，高斯噪声是一种常见的图像退化因素，它会使图像产生随机分布的灰度值变化。Lenna作为经典的测试图像，常被用来演示各种图像处理算法的效果。本文将介绍如何使用MATLAB对受高斯噪声污染的Lenna图像进行四种不同的滤波处理。

首先我们需要理解高斯噪声的特性。这种噪声在图像上的表现是每个像素值都会叠加一个符合高斯分布的随机值，导致图像出现细小的颗粒状干扰。在MATLAB中可以通过特定函数为原始图像添加可控强度的高斯噪声。

针对这种噪声污染，我们主要采用四种滤波方法进行处理： T3滤波器是一种基于顺序统计量的非线性滤波器，它对窗口内的像素值进行排序后取特定位置的数值作为输出。 T5滤波器与T3类似，但选取的统计量位置不同，通常能更好地保留图像细节。 高斯滤波器是线性滤波器，通过对邻域像素进行加权平均来平滑图像，权重符合高斯分布。 中值滤波器则取窗口内像素的中值作为输出，对椒盐噪声特别有效，也能一定程度抑制高斯噪声。

每种滤波器都有其特点和适用场景。T3和T5能在噪声抑制和细节保留之间取得平衡，高斯滤波器能很好地保持图像平滑性但可能导致边缘模糊，中值滤波器对脉冲噪声更有效但对高斯噪声的抑制效果相对有限。

通过比较这四种方法处理后的图像质量，我们可以直观地评估它们在高斯噪声环境下的表现差异，为实际应用中的滤波器选择提供参考依据。