clc; clear; I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 [m,n] = size(I_PepperSalt);% 读取图像长和宽 I1 = double(I_PepperSalt);%将图像转换成double类型 I2 = I1; for i=2:m-1 for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始源波 Mat = I1(i-1:i+1,j-1:j+1); Mat2 = Mat(:); s=sort(Mat2);%对像素进行排序 I2(i,j) = s(floor(9/2)+1); %选取中值 end end I3 = uint8(I2); %%图像对比 figure; subplot(131) imshow(I); title("原始图像"); subplot(132) imshow(I_PepperSalt); title("椒盐噪声图像"); subplot(133) imshow(I3); title("中值滤波图像");帮我分析一下这段代码中的中值滤波处理过程，原理

这段代码通过中值滤波的方法对添加了椒盐噪声的图像进行去噪处理，并将结果可视化。中值滤波是数字图像处理中的一种基本滤波方法，其主要原理是利用像素点周围邻域内像素的中值来代替该像素点的灰度值，从而实现去除噪声的效果。

具体来说，代码中的中值滤波处理过程如下：

1.将添加了椒盐噪声的图像转换为 double 类型，以便进行后续计算。

I1 = double(I_PepperSalt);

2.从第二行第二列开始，遍历图像中除去边缘像素外的所有像素，对每个像素点进行中值滤波处理。

for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        Mat = I1(i-1:i+1,j-1:j+1); % 获取当前像素点周围的 3x3 邻域矩阵
        Mat2 = Mat(:); % 将邻域矩阵转换为一维向量
        s = sort(Mat2); % 对向量进行排序
        I2(i,j) = s(floor(9/2)+1); % 选取中间的值作为当前像素点的灰度值
    end
end

3.将处理后的图像转换为 uint8 类型，并将结果可视化。

I3 = uint8(I2);
figure;
subplot(131), imshow(I), title("原始图像");
subplot(132), imshow(I_PepperSalt), title("椒盐噪声图像");
subplot(133), imshow(I3), title("中值滤波图像");

中值滤波的基本原理是通过对像素点周围邻域内像素值的排序，选择其中间值作为当前像素点的灰度值，从而达到去除噪声的目的。与其他线性滤波方法相比，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声、斑点噪声等随机噪声，同时可以保持图像的边缘信息不被模糊。