图像去噪是数字图像处理中的一项基础且关键的任务，尤其是在处理椒盐噪声时。局部最优滤波器（VMF）是一种有效的去噪技术，它通过考虑像素邻域内的统计特性来恢复图像。本文将介绍三种基于局部最优原则的滤波器变体，并展示它们在处理椒盐噪声时的效果。
实验环境
- 软件：MATLAB
- 图像：
Lenna.png - 噪声类型：椒盐噪声
- 噪声密度：10%
实验步骤
- 读取图像：加载
Lenna.png图像。 - 添加噪声：向图像添加10%的椒盐噪声。
- 去噪处理：使用三种不同的局部最优滤波器（基于L1范数的City Block距离、基于L2范数的Euclidian距离、以及带循环的L2 Euclidian距离）对噪声图像进行去噪处理。
- 性能评估：展示去噪后的图像，并与原图和噪声图进行对比。
实验结果
图像展示
以下是原始图像、添加噪声后的图像以及三种不同局部最优滤波器去噪后的图像对比：
分析与结论
从实验结果可以看出，三种局部最优滤波器均能有效去除椒盐噪声。基于L1范数的City Block距离的VMF在保持图像边缘锐度方面表现较好，而基于L2范数的Euclidian距离的VMF则在平滑区域提供了更自然的去噪效果。带循环的L2 Euclidian距离的VMF在某些情况下可能会引入轻微的伪影，但它提供了一种额外的灵活性。