matlab去掉椒盐噪声

### 去除椒盐噪声的方法

对于图像中的椒盐噪声，可以采用多种方法来去除这种类型的噪声。两种常见的技术分别是多级选择性卷积滤波器和自适应中值滤波器。

#### 多级选择性卷积滤波器
该方法通过设计特定结构的选择性卷积核，在保留边缘特征的同时有效地抑制了椒盐噪声的影响[^1]：

function img_clean = multi_level_convolution_filter(img_noisy)
    % 定义不同尺度下的卷积模板
    h1 = fspecial('average', [3 3]);
    h2 = fspecial('gaussian', [5 5], 0.5);
    
    % 对输入图片依次应用各层卷积操作
    temp_img = imfilter(double(img_noisy), h1, 'replicate');
    img_clean = imfilter(temp_img, h2, 'replicate');

    % 将处理后的浮点数矩阵转换回uint8类型
    img_clean = uint8(round(img_clean));
end

#### 自适应中值滤波器
此算法能够动态调整窗口大小以更好地保护细节并减少误判率。当检测到当前像素可能是异常点时，则扩大搜索范围直至找到合适的替代值；反之则保持原样不变[^2]:

function img_denoised = adaptive_median_filtering(I)
    Smax = 7; % 设定最大窗尺寸
    
    [row col] = size(I); 
    J = zeros(row,col);

    for i=2:row-1
        for j=2:col-1
            
            zmin = min(min(I(i-floor(Smax/2):i+floor(Smax/2),j-floor(Smax/2):j+floor(Smax/2))));
            zmed = median(median(I(i-floor(Smax/2):i+floor(Smax/2),j-floor(Smax/2):j+floor(Smax/2))));  
            zmax = max(max(I(i-floor(Smax/2):i+floor(Smax/2),j-floor(Smax/2):j+floor(Smax/2))));
            
            A1 = zmed - zmin;
            A2 = zmed - zmax;

            if (A1>0 && A2<0)
                B1 = I(i,j)-zmin;
                B2 = I(i,j)-zmax;
                
                if(B1>0 && B2<0)
                    J(i,j)=I(i,j);
                else
                    J(i,j)=zmed;
                end
                
            elseif(A1==0 || A2==0)
                windowSize = 3;
                while(windowSize<=Smax)
                    
                    subImage = I((i-(windowSize-1)/2):(i+(windowSize-1)/2),(j-(windowSize-1)/2):(j+(windowSize-1)/2));

                    zmin = min(subImage(:));
                    zmed = median(subImage(:));
                    zmax = max(subImage(:));

                    if(zmed ~= zmin && zmed ~= zmax)
                        break;
                    else
                        windowSize = windowSize + 2;
                    end
                    
                end
                
                if(windowSize>Smax)
                    J(i,j) = zmed;
                else
                    J(i,j) = I(i,j);
                end
                
            else
                J(i,j) = zmed;
            end
            
        end
    end
    
    img_denoised = J;
end

这两种方法各有优劣，具体选用哪种取决于实际应用场景以及对计算效率的要求等因素考虑。上述代码实现了基本功能，但在真实环境中可能还需要进一步优化参数设置等环节。