图像去噪技术：传统中值滤波与改进中值滤波算法的比较
在数字图像处理中，去噪是一个至关重要的步骤，尤其是在图像受到椒盐噪声影响时。本文将介绍一种改进的中值滤波算法，并与传统的中值滤波算法进行比较，以展示其在去除椒盐噪声方面的有效性。
实验环境
- 软件：MATLAB
- 图像：
lena.gif - 噪声类型：椒盐噪声
- 噪声密度：0.3
实验步骤
- 读取图像：加载
lena.gif图像。 - 添加噪声：向图像添加椒盐噪声，密度为0.3。
- 去噪处理：
- 使用传统的中值滤波算法。
- 使用改进的中值滤波算法，该算法在处理椒盐噪声时考虑了像素的邻域信息。
- 性能评估：通过峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）评估去噪效果。
实验结果
图像展示
分析与结论
从实验结果可以看出，改进的中值滤波算法在去除椒盐噪声方面比传统的中值滤波算法表现更好，具有更高的PSNR和SSIM值。这表明改进算法在保持图像细节和减少噪声方面更为有效。