结束语
处理过程中。消除图像的随机噪声干扰是一个非常重要的问题, 采用中值滤波对消除图像的随机干扰噪声效果非常好 , 经滤波后的图像即适合人眼的视觉感觉, 又能够消除图像的干扰影响。因此, 中值滤波是图像处理所不可缺少的, 许多类型的随机图像噪声信号都可利用中值滤波法加以消除；并且通过本文的分析和实例可见 ,应用 Matlab语言对数字图像进行中值滤波等一系列处理时具有编程简单、操作方便、处理速度快等特点. Matlab语言的图像处理工具箱的功能非常强大 ,图像处理中经常用到的技术和方法在这个工具箱都可以实现.所以 ,在对数字图像进行处理时 ,可以充分利用Matlab的图像处理工具箱 ,使图像处理工作者可以从烦琐的编程工作中解脱出来.以上实验结果显示, 中值滤波在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节信息, 解决了多数线性滤波在去噪的同时模糊图像这一缺点, 获得了较好的图像复原效果。改进的中值滤波可根据不同类型的噪声污染源、不同的滤波目的采用不同尺寸的滤波器, 并可通过调节其参数来获得不同的滤波效果。故中值滤波技术是一种具有较大灵活性和发展空间的滤波技术, 具有较好的发展前景。