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MATLAB自适应中值滤波算法在图像去噪中的应用与验证
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资 源 简 介
本项目采用MATLAB实现自适应中值滤波算法，能够有效去除图像中椒盐噪声。该算法通过动态调整局部窗口大小并统计像素分布，在降噪的同时完好保留图像边缘细节。适用于数字图像处理中的噪声抑制任务。
详 情 说 明
自适应中值滤波在图像去噪中的实现与验证
项目介绍
本项目基于Matlab平台开发，专注于实现一种改进的自适应中值滤波算法，专门用于去除数字图像中的椒盐噪声。与传统固定窗口的中值滤波方法相比，本算法通过动态分析局部图像区域的噪声特性，智能调整滤波策略，在有效抑制噪声的同时，更好地保护图像边缘细节和纹理信息。
功能特性
- 动态窗口调整：根据当前像素邻域内的噪声分布情况，自动扩展或保持滤波窗口尺寸
- 智能噪声检测：采用多层判断机制准确区分真实图像信号与噪声点
- 分级滤波处理：对识别出的噪声点实施中值替换，非噪声点保持原值不变
- 多格式图像支持：可处理灰度图像和彩色图像两种输入格式
- 可视化输出：除生成去噪图像外，还提供噪声分布图和参数分析报告
使用方法
- 准备待处理的图像文件（支持常见格式如.jpg、.png、.bmp等）
- 修改main.m文件中的输入参数：
- 运行main.m主程序
- 查看输出的去噪图像、噪声分布图及处理参数报告
系统要求
- 软件平台：Matlab R2018a或更高版本
- 必要工具箱：Image Processing Toolbox
- 内存建议：处理大尺寸图像时建议不少于4GB可用内存
文件说明
主程序文件整合了完整的图像去噪处理流程，具体包含图像读取与格式检查、椒盐噪声模拟添加、自适应中值滤波核心算法执行、多维度结果可视化展示以及处理性能参数统计分析等关键功能模块。该文件通过协调各算法组件的协作，实现了从噪声图像输入到高质量去噪结果输出的端到端解决方案。
