在图像处理领域，噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型，它随机地将像素值改变为最小值或最大值，严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题，我们开发了一种自适应均值滤波器（ACmF），它能够有效地去除椒盐噪声，同时保留图像的重要细节。
一、ACmF算法简介
ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域，对噪声像素进行智能处理，以恢复图像的原始信息。算法的核心思想是，如果一个像素的周围存在噪声，那么它将被其周围非噪声像素的平均值所替代。
二、结果展示
我们得到了去噪前后的图像，并计算了PSNR和SSIM指标来评估去噪效果。以下是结果展示：
- 原始图：显示了图像的原始状态。
- 噪声图：展示了添加了椒盐噪声后的图像。
- 去噪图：展示了使用ACmF算法去噪后的图像。
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三、结论
ACmF算法在去除椒盐噪声方面表现出色，能够有效地恢复图像的原始细节，同时保持图像质量。通过MATLAB实现，我们可以轻松地将其应用于各种图像处理任务中，以提高图像的视觉感知和质量。
