图像噪声去除实验：均值、中值与KNN滤波器应用

实验3-图像噪声去除旨在深入理解和实践在数字图像处理中常见的噪声抑制技术，包括均值滤波器、中值滤波器以及边界保持类滤波器。该实验主要围绕以下几个关键知识点展开： 1. 均值滤波器：实验要求学生掌握均值滤波器的基本原理，它通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像并去除加性噪声，如高斯噪声。在Matlab中，可以使用`imnoise`函数生成带有高斯噪声的图像，并利用`medfilt2`函数实现均值滤波操作。 2. 中值滤波器：与均值滤波不同，中值滤波器利用像素邻域内的中值作为新像素值，特别适合处理椒盐噪声等离散型噪声，因为它能抵抗椒盐噪声的影响。`medfilt2`函数同样用于实现这一过程。 3. 边界保持类滤波器：这类滤波器在处理图像边缘时会保持其特性，防止边缘模糊。实验要求理解这种滤波器的工作原理，虽然具体实现代码未给出，但学生应了解在实际应用中如何确保边缘区域的完整性。 4. KNN（K近邻平滑滤波器）与SNN（对称近邻平滑滤波器）：这两种滤波器属于基于邻域的非线性滤波方法，它们利用图像局部像素的相似性进行噪声去除。KNN滤波器通过找到每个像素的K个最接近邻居，然后取这些像素的平均值作为新像素值。SNN则可能涉及更复杂的对称性考虑，如只考虑与中心像素等距离的像素。实验要求实现KNN滤波器的`KNN_denoise`函数，通过输入图像、K值和模板大小参数来实现噪声抑制。 5. 代码实现与测试：实验要求编写和测试代码，包括使用`imread`函数读取图像，`imnoise`添加噪声，以及自定义的`KNN_denoise`函数进行滤波。实验过程中不仅涉及理论学习，还有编程技能的运用，要求能够清晰地展示噪声去除效果，并对比原始图像和处理后的图像。 通过这个实验，学生将深入理解图像噪声去除的不同方法，并且提高编程和数据分析能力，为后续的图像处理和计算机视觉任务打下坚实基础。