针对基于数学形态学的去除高浓度椒盐噪声不足问题，采用了一种基于数学形态学的噪声去除方法。所提滤波方法分为预滤波和滤波两个阶段。在预滤波阶段，设定一个简单的检测算子用于构造逐点自适应的3×3像素大小结构元素；在滤波阶段，对预滤波过的像素进行中值滤波。仿真结果表明所提的滤波方法不仅能有效地去除高浓度椒盐噪声，并能很好地保留图像的原有细节信息，而且PSNR值比其他滤波方法平均高出3 dB左右，并具有较短的滤波时间。

该程序分别给出了对于⼀幅受椒盐噪声污染的图像，平均平滑、⾼斯平滑和中值滤波的处理效果。

KNN均值滤波器的效果（椒盐噪声）

本代码主要用于对图像加入高斯噪声和椒盐噪声，其中参数可调,程序中给出了2种示例。生成的加噪图像可用于各类滤波算法的测试与比较

matlab代码，读取图像，自动添加泊松噪声、高斯噪声、椒盐噪声，并展示三维结构图像

源代码MATLAB，可直接运行。包括添加椒盐噪声；中值滤波；均值滤波；维纳滤波

首先对原图像加椒盐噪声，之后经中值滤波 import cv2 as cv import numpy as np def noise(img,snr): h=img.shape[0] w=img.shape[1] img1=img.copy() sp=h*w NP=int(sp*(1-snr)) for i in range (NP): randx=np.random.randint(1,h-1) # random randy=np.random.randint(1,w-1) if np.rand

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法，对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明：改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节，PSNR保持在25 dB以上；改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像，PSNR比改进前的提高17 dB以上。

最小二乘法去除图像椒盐噪声的python代码和实验报告

了解对灰度图片处理的基本原理和方法； 熟悉掌握matlab软件； 对灰度图片模拟加入噪声； 利用matlab对加入噪声的该图片进行处理，记录每一种方法的过程，并进行比较，分析哪种噪声的所对应的增强方法效果最好； 在进行处理时要对每一步处理进行理论分析；