MATLAB实验：高斯噪声去除与中值滤波技术

资源摘要信息: "在本资源中，我们深入探讨了如何在MATLAB环境下进行图像去噪实验，特别是使用中值滤波和高斯去噪技术。资源的主要内容涵盖了如何通过编程实现高斯噪声的添加，以及如何选择合适的滤波器进行去噪处理。此外，还介绍了如何计算去噪后的图像质量指标，包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。 一、中值滤波和高斯去噪概念 中值滤波是一种非线性的图像处理技术，通常用于去除椒盐噪声（即随机出现的黑点和白点），同时保持图像边缘。它是通过将图像中每个像素的值替换为该像素邻域内所有像素值的中位数来实现的。 高斯去噪则是利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少图像中的高斯噪声。高斯滤波器是一种根据高斯分布（正态分布）来确定权重的滤波器。 二、噪声添加与噪声级别 在该实验中，通过MATLAB函数imnoise添加了高斯噪声。噪声级别是由参数v决定的，它表示噪声的方差。资源描述中提到，根据不同的噪声级别（5%，10%，20%），将v设置为0.05、0.1和0.2。这种噪声添加是为了模拟实际情况下图像采集过程中可能遇到的噪声问题。 三、滤波器应用 资源中提到使用均值滤波和中值滤波对噪声图像进行去噪。均值滤波器通过计算邻域内所有像素的平均值来减少噪声，适用于去除高斯噪声，但在去噪的同时可能会模糊图像边缘。中值滤波器则在保持图像边缘的同时有效去除椒盐噪声。 四、PSNR和SSIM计算 PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种评估图像质量的指标，它是通过比较原始图像和去噪图像之间的误差来计算的。SSIM（Structural Similarity Index）是一种更先进的图像质量评估方法，考虑了图像的亮度、对比度和结构信息。 五、内置MATLAB图像过滤函数 MATLAB提供了多个内置函数来进行图像过滤，这些函数能够根据特定的滤波器窗口大小（例如3x3, 7x7, 5x5）对图像进行处理。这些函数可以简化图像去噪的实现过程。 六、文件名称列表解析 资源中提到的压缩包文件名称列表中包含"gaussian-denoising-master"，这表明该压缩包包含的是一系列关于高斯去噪的MATLAB代码和实验材料，这些材料可能是该实验的教学或实践指南。 综上所述，该资源详细介绍了在MATLAB环境下进行图像去噪实验所涉及的关键知识点，包括噪声的类型、添加方法、滤波器的选择以及图像质量的评估标准。通过这些内容，用户可以更好地理解和掌握图像去噪的相关技术。"