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MATLAB椒盐噪声滤波算法对比与优化工具箱
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资 源 简 介
本MATLAB工具箱集成四种图像滤波算法，包括传统均值滤波、标准中值滤波、自适应中值滤波及改进型椒盐噪声专用滤波算法，支持噪声图像处理与算法性能对比，适用于图像去噪研究与教学应用。
详 情 说 明
椒盐噪声滤波算法对比与优化工具箱
项目介绍
本项目开发了一个集成化的图像噪声滤波工具箱，专注于椒盐噪声的去除与算法性能对比。工具箱实现了四种核心滤波算法：传统均值滤波、标准中值滤波、自适应中值滤波以及一种改进型椒盐噪声专用滤波算法。前三种算法作为基准对比方法，第四种算法针对椒盐噪声特点进行专门优化，通过噪声检测与自适应修复机制显著提升去噪效果。系统支持灰度图像与彩色图像处理，并提供可视化对比界面与量化评估指标，为图像去噪研究与应用提供全面解决方案。功能特性
- 多算法集成：包含四种经典与改进的椒盐噪声滤波算法
- 全图像格式支持：处理JPEG、PNG、BMP格式的灰度/彩色图像
- 智能参数配置：可调节噪声密度、窗口尺寸等关键参数
- 量化评估体系：提供PSNR和SSIM两种客观质量评价指标
- 直观结果对比：生成原始图像、噪声图像及四种滤波结果的并列可视化显示
- 性能分析报告：输出算法耗时与噪声残留比例等性能数据
使用方法
- 准备输入图像：确保待处理图像为支持的格式（JPEG/PNG/BMP）
- 设置噪声参数：指定椒盐噪声密度（0-1区间，默认0.05）
- 配置滤波参数：定义滑动窗口尺寸（奇数）和自适应最大窗口层数
- 执行处理流程：运行主程序启动噪声添加、滤波处理与结果评估
- 查看输出结果：获取处理后的图像文件、质量评估数据与可视化对比图
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- Image Processing Toolbox图像处理工具箱
- 至少4GB内存（处理大尺寸图像时推荐8GB以上）
