基于Matlab的椒盐噪声滤波算法研究与实现作者：李琳芳 赵欣 张利伟来源：《电子技术与软件工程》2015年第20逐步回归分析
期 摘 要
介绍了图像去噪流程，研究了图像椒盐噪声处理中的两种算法，均值滤波算法和中值滤波算法，详细阐述了两种算法的基本原理和实现方法，在Matlab环境下利用两种算法对图像进行去噪处理，并对去噪结果进行比较、分析，实验结果表明两种算法都能有效滤除图像中的椒盐噪声，中值滤波算法在保护图像细节方面要优于均值滤波算法。陈君文
第一张大字报 【关键词】椒盐噪声 Matlab 均值滤波 中值滤波
1 引言
数字图像在形成、传输和处理过程中，因受到外部及内部干扰，不可避免会被噪声污染，噪声不但影响图像的视觉效果，而且影响图像识别、分割、特征提取等处理，因此滤除图像中的噪声具有重要的现实意义。椒盐噪声又称脉冲噪声，是一种常见噪声，图像在传输
、编码及解码等过程中，经过含有噪声的线路或被电子感应噪声污染时，会染上一定程度的椒盐噪声。椒盐噪声涉及两种噪声，一种是盐噪声，属于高灰度噪声，一种是胡椒噪声，属于低灰度噪声，两种噪声同时出现，呈现在图象上就是黑白相间的杂点。
图像去噪技术常见的有线性滤波技术和非线性滤波技术，以均值滤波为代表的线性滤波技术理论完善，数学运算简单，被广泛应用于图像处理中，但线性滤波技术在滤除椒盐噪声的同时，会使得图像细节变得模糊。以中值滤波为代表的非线性滤波技术在滤除椒盐噪声的同时，很好地保护了图像细节及边缘信息。通过Matlab仿真，对比分析了均值滤波和中值滤波处理椒盐噪声的效果。
2 指路器图像去噪流程
基于Matlabjapanese from voice的椒盐噪声滤除流程如图句柄1所示。在仿真实验过程中，为了控制噪声密度以及对比图像处理前后效果，首先将原始图像加入椒盐噪声，然后通过均值滤波和中值滤波算法对图像进行复原，对比分析复原前后的图像以验证两种算法在图像去噪方面的有效性。
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