椒盐噪声用∑平滑滤波去噪的matlab代码

椒盐噪声是一种常见的图像噪声形式，它表现为随机的像素点值突然变化。∑（Sobel）平滑滤波是一种基于梯度算子的边缘检测技术，可以用于去除椒盐噪声。以下是使用MATLAB实现的一个简单示例：

% 加载或创建带有椒盐噪声的图像
image = imread('noisy_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名
saltAndPepperNoise = imnoise(image, 's&p', 'probability', 0.05); % 生成椒盐噪声，概率设为5%

% 定义Sobel算子
sobelX = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobelY = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

% 应用∑平滑滤波
filteredImage = zeros(size(saltAndPepperNoise));
for i = 1:size(saltAndPepperNoise, 1)
    for j = 1:size(saltAndPepperNoise, 2)
        gradientMag = sqrt(sum(abs(sobelX * saltAndPepperNoise(i,j:end,:) + sobelY * saltAndPepperNoise(:,j:end,i))));
        
        if gradientMag > threshold % 可调整阈值以平衡噪声去除与细节保留
            filteredImage(i,j) = saltAndPepperNoise(i,j);
        else
            filteredImage(i,j) = mean(saltAndPepperNoise(i-1:i+1,j-1:j+1)); % 使用邻域平均值
        end
    end
end

% 显示原图和处理后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(saltAndPepperNoise, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Noisy Image');
subplot(1,2,2), imshow(filteredImage, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Filtered Image');

%