基于自适应中值滤波器的图像去噪处理

       在图像处理中，噪声是一种常见的干扰因素，其中椒盐噪声（Salt and Pepper Noise）是一种典型的噪声类型，表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声，我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器（Adaptive Median Filter）是一种非常有效的去噪工具。本文将通过 MATLAB 代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。

1. 导入图像并添加椒盐噪声

       首先，我们读取一张彩色图像并将其转换为灰度图像，接着我们添加 20% 的椒盐噪声。

2. 图像边缘扩展

        为了确保边缘的像素点可以被采集到，我们需要对原图进行像素扩展。一般情况下，为了支持最大滤波窗口为 7×7 的操作，我们需要在图像的上下左右各扩展 3 个像素。

3. 自适应中值滤波器的实现

        自适应中值滤波器的核心思想是通过调整滤波窗口的大小来寻找合适的中值，避免将噪声点作为输出。逐像素扫描图像，为每个像素设置一个初始窗口（大小为 3×3），并不断调整窗口大小以找到合适的中值。如果当前窗口内的中值不是噪声点，则用它替换当前像素，否则继续扩展窗口直到找到合适的中值为止。

4. 显示滤波结果

       最后，我们显示通过自适应中值滤波器处理后的图像效果

5. 总结

         通过上述步骤，我们实现了基于自适应中值滤波器的图像去噪处理。自适应中值滤波器通过调整窗口大小来处理椒盐噪声，能够有效地保留图像的边缘和细节，同时去除噪声点。该方法适用于噪声点较多、且边缘保留要求较高的图像去噪场景。