【Matlab算法】MATLAB实现的自适应中值滤波去噪算法（附MATLAB完整代码）

前言

图像去噪是图像处理中的一个关键步骤，旨在减少或消除图像中的不必要干扰，同时保留重要的图像细节。在众多去噪方法中，自适应中值滤波因其在处理脉冲噪声（如椒盐噪声）时的出色表现而受到广泛关注。本文将介绍自适应中值滤波的基本原理，并通过MATLAB实现来展示其在不同类型噪声下的去噪效果。

正文

自适应中值滤波的核心思想是动态调整滤波窗口的大小，以适应局部图像特征和噪声水平。其主要步骤如下：

1. 初始化：

• 设定初始窗口大小（通常为3x3）和最大窗口大小。
• 对图像进行边界填充，以处理边缘像素。

2. 自适应过程：

对于每个像素：
a. 计算当前窗口内的最小值（Zmin）、最大值（Zmax）和中值（Zmed）。
b. 判断中值是否在[Zmin, Zmax]范围内：
- 如果是，进行下一步判断。
- 如果不是，增加窗口大小并重复步骤a。
c. 判断当前像素值（Zxy）是否在[Zmin, Zmax]范围内：
- 如果是