MATLAB实现：均值滤波与中值滤波图像去噪

"本文介绍了在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波的方法，这两种滤波技术常用于图像去噪。" 均值滤波是一种常见的图像处理技术，主要用于去除图像中的加性噪声。它的基本原理是用图像中某个像素点周围邻域内像素灰度值的平均值来替换该点的原始灰度值。这种方法简单易行，但有一个明显的缺点，即容易导致图像细节的丢失，尤其是对于边缘和尖峰部分，因为这些地方的灰度值变化较大，经过平均处理后会变得平滑，从而产生图像模糊的现象。 在MATLAB中实现均值滤波，通常使用二维滤波器，例如上述代码中的函数`avg_filter`。代码中定义了一个n×n的模板，模板中的所有元素值为1，然后遍历图像的每一个像素，计算模板覆盖的像素区域内的灰度值平均值，并将这个平均值赋给模板中心的像素。由于模板的大小是n×n，所以需要对图像的边缘进行特殊处理，避免因模板超出图像边界而引发错误。最后，为了保持图像数据类型的一致性，将结果转换回uint8类型。 中值滤波则是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声。它不计算像素值的平均，而是将模板覆盖区域内像素灰度值按照大小排序，然后取中间值作为中心像素的新灰度值。这种方法能有效地保护图像的边缘和细节，因为边缘和尖峰像素的灰度值通常与其他像素差异显著，排序后仍能保持其特性，不会被平均掉。 MATLAB中实现中值滤波的函数如`mid_filter`所示，同样需要遍历图像并应用模板，但处理方式不同。这里，取出的像素值矩阵`c`会被转置为一维向量并进行排序，然后选取中间值，即中位数，作为更新的灰度值。由于中值滤波对噪声有很好的抑制作用，但对图像的点、线和尖顶可能会造成一定的影响，因此在处理这类图像时需谨慎。 总结来说，均值滤波和中值滤波是两种常用的图像去噪手段，各有优缺点。均值滤波适用于去除高频噪声，但可能导致图像模糊；中值滤波则在保持边缘清晰的同时，对椒盐噪声有良好的去除效果。在实际应用中，选择哪种滤波器取决于具体的需求和图像特点。在MATLAB中，可以方便地通过编写上述代码或使用内置的滤波函数（如`imfilter`配合不同的滤波核）来实现这两种滤波操作。