在数字图像处理中，椒盐噪声是常见的干扰之一，它会导致图像出现随机的黑点和白点，严重影响图像质量。传统的中值滤波器虽然在一定程度上能够去除这种噪声，但可能无法完全恢复图像的细节。为此，本文将介绍一种自适应中值滤波器，它能够更有效地处理椒盐噪声，同时保持图像的细节。

实验环境

• 软件：MATLAB
• 图像：Lena.jpg
• 噪声类型：椒盐噪声
• 噪声密度：20%

实验步骤

1. 读取图像：加载Lena.jpg图像并转换为灰度图像。
2. 添加噪声：向图像添加20%的椒盐噪声。
3. 图像边缘扩展：为了确保边缘像素也能被处理，对图像进行边缘扩展。
4. 自适应中值滤波：通过自适应地调整滤波窗口大小，找到非噪声的中值，并用其替换噪声点。
5. 性能评估：展示去噪后的图像，并与原图和噪声图进行对比。

实验结果

图像展示

以下是原始图像、添加噪声后的图像和自适应中值滤波处理后的图像对比：

 

分析与结论

通过实验可以看出，自适应中值滤波器能够有效地去除椒盐噪声，同时保持图像的细节。与传统的中值滤波器相比，自适应中值滤波器在处理噪声的同时，能够更好地保护图像的边缘和纹理信息。