图像去噪

资 源 简 介

图像去噪

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的基础任务，梯度倒数加权滤波是一种基于局部像素值变化的自适应滤波方法。该算法的核心思想是利用图像梯度信息来调整滤波权重，从而在平滑噪声的同时更好地保留边缘细节。

算法实现通常分为三个关键步骤：首先计算中心像素与邻域像素的梯度倒数，该值能反映像素间的相似程度；然后根据梯度倒数计算归一化权重，相似度高的像素将获得更大权重；最后用加权求和的方式得到去噪后的像素值。这种自适应性使其对均匀区域和边缘区域能自动采取不同强度的平滑。

在MATLAB环境下实现时需要注意边界处理，通常采用镜像填充等方式。相比均值滤波等线性方法，梯度倒数加权滤波对脉冲噪声和高斯噪声都有较好的抑制效果，尤其适合处理同时存在平坦区域和丰富细节的自然图像。实际应用中可调整窗口大小和权重参数来平衡去噪效果与细节保留程度。