图像处理：均值与中值滤波效果对比及SNR/PSNR/SSIM分析

"本项目旨在探讨数字图像处理中的均值滤波和中值滤波技术，通过比较两种滤波方法对椒盐噪声的去除效果，利用SNR（信噪比）、PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指标）三个关键参数进行定量分析。实验使用MATLAB环境进行，以标准图像为输入，首先添加0.1的椒盐噪声，然后分别应用3x3的均值滤波器和中值滤波器，最后展示对比结果。" 在图像处理领域，滤波是一种常见的降噪手段，其中均值滤波和中值滤波是两种广泛应用的方法。均值滤波是一种线性滤波，它通过计算像素邻域内的平均值来替换中心像素的值，从而达到平滑图像的效果。然而，由于其对噪声和边缘的模糊处理，可能会导致图像细节的丢失。 中值滤波则是一种非线性滤波，它将像素邻域内的像素值按大小排序，然后用中间值（即中值）替换中心像素的值。这种方法对于椒盐噪声等离群点噪声有很好的去除效果，因为它可以有效地过滤掉异常值，同时保持边缘的清晰度。 在本项目中，通过MATLAB的`imread`函数读取图像，`imnoise`函数模拟0.1密度的椒盐噪声，`imfilter`和`medfilt2`函数分别实现均值滤波和中值滤波。使用3x3的滤波窗口是因为这是一个常见的选择，可以在保持计算效率的同时对图像进行有效的处理。 计算SNR、PSNR和SSIM的目的是量化评估滤波效果。SNR（信噪比）衡量信号功率与噪声功率的比例，高SNR表示信号质量好。PSNR（峰值信噪比）则是衡量图像质量的另一个重要指标，它考虑了像素的最大可能值，因此更适用于量化有固定动态范围的图像。SSIM（结构相似性指标）则是一种基于人类视觉系统的相似性度量，它考虑了亮度、对比度和结构信息，能够更全面地评估图像的视觉质量。 在`SNR`函数中，计算MSE（均方根误差）以确定噪声水平，然后根据定义计算SNR和PSNR。`ssim`函数是MATLAB内置的，用于直接计算SSIM值。通过对比SNR1、PSNR1、SSIM1（均值滤波后的结果）和SNR2、PSNR2、SSIM2（中值滤波后的结果），可以直观地看出哪种滤波方法在保留图像细节和去除噪声方面表现更优。 这个项目提供了一个实践性的平台，用于理解并比较均值滤波和中值滤波在图像去噪中的差异，以及如何通过SNR、PSNR和SSIM这些定量指标来评价图像处理的效果。这对于深入学习图像处理、机器视觉以及相关领域的研究者来说是非常有价值的。