图像去噪技术：传统中值滤波与改进中值滤波算法的比较

在数字图像处理中，去噪是一个至关重要的步骤，尤其是在图像受到椒盐噪声影响时。本文将介绍一种改进的中值滤波算法，并与传统的中值滤波算法进行比较，以展示其在去除椒盐噪声方面的有效性。

实验环境

• 软件：MATLAB
• 图像：lena.gif
• 噪声类型：椒盐噪声
• 噪声密度：0.3

实验步骤

1. 读取图像：加载lena.gif图像。
2. 添加噪声：向图像添加椒盐噪声，密度为0.3。
3. 去噪处理：
   • 使用传统的中值滤波算法。
   • 使用改进的中值滤波算法，该算法在处理椒盐噪声时考虑了像素的邻域信息。
4. 性能评估：通过峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）评估去噪效果。

实验结果

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