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MATLAB改进型自适应中值滤波系统：优化图像降噪与边缘保护
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资 源 简 介
本项目实现一种MATLAB自适应中值滤波算法，通过噪声检测模块识别椒盐和高斯噪声，并动态调整滤波窗口尺寸，在高效去噪的同时保留图像边缘细节，提升图像质量。
详 情 说 明
基于自适应窗口优化与边缘保护的改进型图像中值滤波系统
项目介绍
本项目实现了一种先进的改进型中值滤波算法，专门用于图像降噪处理。系统核心在于通过自适应机制动态调整滤波窗口大小，并集成边缘保护技术，能够在高效去除椒盐噪声、高斯噪声及其混合噪声的同时，最大限度地保留图像的边缘细节与纹理信息。通过内置的噪声检测与分级处理模块，系统可智能识别噪声特征并采取差异化滤波策略，有效解决了传统中值滤波方法容易导致的图像模糊问题。功能特性
- 自适应窗口选择：根据局部区域噪声密度自适应调整滤波窗口尺寸，平衡去噪效果与细节保留。
- 边缘检测与保护：采用边缘感知机制，在滤波过程中重点保护边缘像素，避免边缘模糊。
- 多噪声识别与处理：能够自动识别椒盐噪声、高斯噪声及混合噪声类型，并应用相应的最优滤波策略。
- 量化评价指标输出：处理后自动计算并输出峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）和噪声去除率等客观评价指标。
- 过程可视化支持：可选生成噪声分布图与滤波参数调整日志，便于分析与调试。
使用方法
- 准备输入图像：确保待处理图像为支持的格式（如JPG、PNG、BMP等），可为灰度图或RGB彩色图。
- 设置处理参数（可选）：可根据需要调整噪声密度阈值、最大滤波窗口尺寸等参数，若不设置将使用默认值。
- 执行降噪处理：运行主程序，系统将自动完成噪声检测、自适应滤波及边缘保护全过程。
- 获取输出结果：程序将输出降噪后的图像文件（与输入同分辨率），并在命令行或指定文件中显示PSNR、SSIM等性能指标。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
- 内存建议：不小于 4 GB（处理大尺寸图像时建议 8 GB 以上）
- 磁盘空间：至少 500 MB 可用空间
