大学本科毕业设计
而只使用窗口内的信号点，这样就有效的避免了噪声的传播。
5.3 仿真实验与结果分析
改进的算法理论上已经基本完成，为验证它的有效性和实用性，进行MATLAB仿真实验，为更好地体现算法的效果，采用受不同程度噪声污染的图像进行实验。并和改进前的算法进行了对比和分析。
下图5-1是不同方法对添加密度为0.05椒盐噪声的图像处理结果。
a）原图像 b）加0.05椒盐噪声图
c）中值滤波算法效果图 d）改进算法效果图 图5-1 含噪密度0.05时，不同算法的滤波结果
从图5-1中可以看出，当图像噪声密度较低时，未改进的传统算法和本文改进的算法都能对噪声进行去除，明显提高了图像的可视性，同时较好的保持了图像边缘。但仔细观察会发现未改进的算法使图像产生一定程度的模糊。
上述仿真效果不能看出改进算法的优势，现在提高椒盐噪声的密度为0.2。然后仿真，图像处理结果图5-2。
第17页 共28页
大学本科毕业设计
a）原图像 b）加0.2椒盐噪声图
c）中值滤波算法效果图 d）改进算法效果图
图5-2 噪声密度0.2时，不同算法的滤波结果
从图5-2中可以明显看出，当图像噪声密度较大的情况下，两种去噪算法效果差异明显。相对来说，普通中值滤波算法处理效果一般，也能去除噪声，但会影响图像的清晰程度，甚至有斑状点产生影响图像质量。
以上是我们从主观上对图像去噪效果的分析，但需要更合理更专业的标准去衡量改进算法的有效性，所以需要从客观上对其进行评判，对去噪效果进行专业的参数对比，这样更能证明改进算法的优越性。
常用的一个方法是求输入与输出图像的均方误差MSE，设一个大小M*N的原图像f，去噪后图像为fd则
M?1N?12MSE?1MN???f(x,y)?fX?0Y?0d(x,y)? （5-6）
可以看出MSE值越小，去噪效果越好。
第18页 共28页
大学本科毕业设计
另外可以用信噪比SNR峰值信噪比PSNR：
SNR??X?0?Y?0M?1N?1?X?0?Y?0?f(x,y)?fd(x,y)?2fd(x,y)2M?1N?1 （5-7）
??2552PSNR?10log?1M?1N?12? （5-8） ?f(x,y)?f(x,y)?d?MN?X?0?Y?0?可以看出PSNR是将SNR归一化为分贝后在进行转换的结果，它的应用最为普遍，是评价鉴定图像的最常用的的测量法。
使用matlab软件编写上述函数，计算出来的值统计如下表：
表 5-1 加噪0.05时几种中值滤波的MSE、SNR、PSNR值
MSE SNR PSNR 加噪0.05 6.2606 163.8971 40.1646 标准中值 14.6044 156.5779 36.4860 本文方法 10.0502 159.8241 38.1091 表 5-2 加噪0.2时几种中值滤波的MSE、SNR、PSNR值 MSE SNR PSNR 加噪0.2 25.4626 151.7114 34.0718 标准中值 34.3066 147.2907 32.7770 本文方法 26.3854 151.5709 33.9172 从上表中的三项数据可以看出，本文改进的算法能大幅度去除噪声，大大还原了原始图像，图像质量与加噪前不相上下，在细节保持方面的效果也比较优秀。改进的算法无论对于低密度还是高密度噪声都有很好的去噪效果，特别对于高密度噪声图像，其去噪效果比标准的中值算法好的多，改进的算法优势比较明显，极大程度上提高了图像质量。
5.4 本章小结
为了有效的去除含有高密度椒盐噪声的数字图像，提高图像质量。本章对去椒盐噪声效果较好的中值滤波进行研究分析，并提出一种新的去噪方法。设计提出了一种新的噪声检测方法，通过仿真分析，该去噪算法对于高密度噪声的图像，其去噪效果相比其他方法更加优秀。
第19页 共28页
大学本科毕业设计
结论与展望
21世纪是一个信息化高度发达的时代，图像在消息传递中扮演着不容小觑的角色。图像信息的生成与传递的过程中，极易受到外界因素的影响，比如噪声，因此，为了在信息传递的时候保证信号的原始特征，同时消去信号中的噪声干扰，我们就需要对其降噪。在本课题中分析、研究、学习了均值、中值以及维纳等三种方法滤波法，运用Matlab编写改进程序，完成对图片的去噪处理，通过不断的仿真，观察实验现象得出这三种方法的优点与缺点。
通过仿真实验可以总结出均值、中值和维纳滤波这几种滤波方法只有部分降噪效果，原因在于它们的作用域不大，对滤波有作用域上的局限性。通常情况下，这三种滤波法作用在一些高密度的数字图像中时，效果不能到达预期效果。在查阅了国内外大量的文献后，结合现有的数字图像处理的知识，本课题完成了对中值滤波的改进工作，改进型的中值滤波算法利用对噪声进行相关的检测，减少把非噪声点视为噪声点的概率。最终对改进算法进行了实验仿真，验证了此改进算法确实比传统算法优秀。在去噪这方面有着较好的效果。
改进的滤波算法并不完美，这一算法也存在着局限性，表现为可以很好地完成对椒盐噪声的中值滤波，而对椒盐噪声以外的其他噪声的滤波效果表现平平。总的来说本课题对传统中值滤波算法的改进还是成功的。
通过本次设计，对图像处理的相关知识更加了解，学习了Matlab软件，锻炼了编程及调试能力，通过这次毕业设计，将我们课堂上所学到的理论知识与实践相结合，增强了我们发现问题以及通过分析问题所在而去更好地解决问题的能力。
由于时间的局限以及自身图像处理知识的缺乏，许多相关问题还没有得到广泛和进一步的研究。另外还有许多有待改进的地方，如对改进算法的仿真还没有到位，对阈值函数的算法还是有待改进，没有对各种方法进行SNR等参数专业性介绍。在本研究中所概述的数字图像处理只是图像处理领域中的一角，还有更多的相关技术需要我们去发掘。
致 谢
第20页 共28页
大学本科毕业设计
一转眼，大学四年即将落下帷幕，在此毕业设计将完成之际，我要向这四年来一直关心我、支持我的人说一声感谢。
首先，我要感谢指导老师刘文博老师，本次的毕业设计能够顺利地完成，主要是有刘老师的悉心指导和在技术方面的支持。从课题的选择到设计的完成，刘老师总时时刻关注着我的进度情况，并总能在我困惑的时候给予我宝贵的建议，尤其是在设计方案的确定上给了我很大的帮助。在此，对刘文博老师表示由衷的感谢。
同时，我也要感谢与我一同度过四年美好的大学生活的每一个同学，四年来，我们生活在电信一班这个大家庭里，亲如兄弟，无论是在学习上、生活上，只要我遇到困难，他们总是能伸出援助之手，助我度过难关。
最后，我要感谢电气工程学院的所有老师，是他们不辞辛苦地授予我知识，为我以后的学习与工作打下了坚定的基础，同时也教会了我能走向社会的技能。
知识的海洋是无尽的，而今电子技术正在飞速发展，由于我的水平有限，所以本设计存在许多不足的地方，还希望各位老师批评指正。
第21页 共28页