计算噪声图像的信噪比，去除脉冲噪声

资 源 简 介

计算噪声图像的信噪比，去除脉冲噪声

详 情 说 明

在数字图像处理中，脉冲噪声是一种常见干扰形式，表现为图像中随机出现的黑白像素点。评价去噪效果的核心指标是信噪比（SNR），它量化了信号与噪声的能量比。

针对脉冲噪声的三种典型滤波方法对比：

中值滤波采用滑动窗口取中值的策略，对椒盐噪声特别有效。其优势在于保留边缘的同时能抑制孤立噪声点，但对密集噪声的处理效果会下降。

均值滤波通过邻域像素的平均值替代中心像素，实现简单但容易导致图像模糊。其数学期望特性对高斯噪声更有效，处理脉冲噪声可能产生伪影。

PCNN（脉冲耦合神经网络）滤波是仿生学方法，模拟生物视觉神经网络的同步脉冲发放特性。具有自适应选择滤波强度的特点，但对参数设置敏感。

信噪比计算的本质是比较原始信号与噪声的能量差异。在MATLAB实现中，通常先将图像转换为double类型，通过矩阵运算计算像素平方和。需要注意处理过程中的数值范围转换问题，以及可能存在的边界效应。