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2hwPSNR410log102552MSE4
运行结果图：（1）本程序使用的le
abmp图像，像素为256256
原图
图21原始图像
（2）图22为加入椒盐噪声后的图像以及分别使用均值滤波和中值滤波对椒盐噪声进行抑制后的输出图像。
（a）椒盐噪声图像像
（b）均值滤波后图像
图22椒盐噪声去燥前后图像
c中值滤波后图
（3）图23为加入高斯噪声后的图像以及分别使用均值滤波和中值滤波对高斯噪声进行抑
制后的输出图像。
f（a）高斯噪声图像
（b）均值滤波后图像
图23高斯噪声去燥前后图像
c中值滤波后图像
由图22可看出，对图像加入椒盐噪声后，应用中值滤波，如图22（c）所示，噪声的斑点几乎全部被滤去，它对滤除图像的椒盐噪声非常有效。而对于高斯噪声来说，如图22b所示，虽然也有一些去噪效果，但效果不佳。由此可知，中值滤波法运算简单，易于实现，而且能较好地保护边界，但有时会失掉图像中的细线和小块区域。
对比图23bc可看出，对图像加入高斯噪声后，均值滤波对高斯噪声的去除效果要比中值滤波好，经中值滤波后的图像虽然有一定的去噪效果，但仍有很多小斑点。同时均值滤波在对高斯噪声抑制的同时，使图像变的更加模糊，这是均值滤波所存在的弊端。
综上所述，得到以下结论：
○1对于加了椒盐噪声的图像，利用中值滤波抑制噪声得到的效果更好；
○2对于加了高斯噪声的图像，利用均值滤波抑制噪声得到的效果更好；
○3均值滤波是图像变得平滑、模糊；
○4中值滤波对高斯噪声的抑制作用更差，中值滤波适合处理含椒盐噪声的
图像。为了更客观地说明各算法的滤波性能，采用峰值信噪比PSNRPeakSig
alNoiseRatio作为客观评价的尺度，PSNR值越大，表示恢复图像与原始图像越接近，这里主要定义了两个值，一个是均方差MSE，另一个是峰值信噪比PSNR，公式如下：
f其中，m
表示图像的尺寸，Iij表示原始图像的灰度值，Kij表示滤波后
的图像灰度值。各算法对噪声图像处理后的PSNR如表1所示：
表1Leda峰值信噪比测试结果
单位：dB
噪声类型
均值滤波
中值滤波
PSNR
高斯噪声
252973
238802
椒盐噪声
299331
331386
由表中PSNR数据也可以得出，均值滤波对高斯噪声抑制效果较好，而对椒盐噪声的抑制作用比较差中值滤波对椒盐噪声有明显的抑制作用。
3选取3种典型的图像锐化处理模板，实现图像的锐化，分析结果，总结r