本章仿真时选取一张彩色图片，并在图片中加入椒盐噪声，利用Matlab软件，运用中值滤波算法和小波变换算法对含噪图像进行去噪仿真，通过图像的去噪效果进行比较，从而得到相应的结论。
4.1中值滤波算法的仿真
（1）读入原始的彩色图像。
（2）由于中值滤波器只能对灰度图像进行处理，所以将彩色图像转化为灰度图像。
（3）在灰度图像中加入椒盐噪声。
（4）进行中值滤波，并在matlab环境下运行，显示中值滤波去噪效果图。
仿真结果如图3所示。
(a)原始图像 (b)灰度图像
(c)加入噪声后图像 (d)中值滤波后图像
图3 中值滤波去噪效果图
从仿真结果可以看出：对图像加入椒盐噪声后，应用中值滤波，如图3所示，噪声的斑点几乎全部被滤去，从而获得较满意的复原效果。因此中值滤波是图像处理所不可缺少的,许多类型的图像噪声都可以利用中值滤波法加以除噪。
4.2基于小波变换算法的仿真
选用小波变换法对含有椒盐噪声的图像进行去噪，并用Matlab软件仿真。
（1）读入原始的彩色图像，并将彩色图像转化为灰度图像。
（2）在灰度图像中加入椒盐噪声。
（3）用小波函数sym4进行二层小波分解。
（4）分两次进行小波去噪，并得到去噪效果图。本文来自辣%文&论*文-网，
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仿真结果如图4 所示。
(a)原始图像 (b)加入噪声后图像
(c)第一次去噪后图像 (d)第二次去噪后图像
图4 模糊小波变换去噪效果图
从仿真结果可以看出：第一次去噪滤除大部分的噪声，但与原图相比，依然有不少噪声，第二次去噪在第一次去噪的基础上，再次滤除噪声，噪声图像经过两次降噪后仍然含有噪声，图像效果不太好。
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