包含多种简单的去燥算法，图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声

本文对Matlab工具箱中的中值滤波算法进行改进，提出一种基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法，在有效去除噪声的同时，较好地保持了图像细节，缩短了运行时间。

由于种种原因，图像在生成、传输、变换等过程中往往会受到各种噪声的污染，从而导致图像质量退化。噪声信号的滤波是图像处理的基本任务之一，主要有线性滤波和非线性滤波两种方法。线性滤波方法一般具有低通特性，而图像的边缘信息对应于高频信号，因此线性滤波方法往往导致图像边缘模糊，不能取得很好的复原效果。中值滤波是一种使边缘模糊较轻的非线性滤波方法，是由Tukey发明的一种非线性信号处理技术，早期用于一维信号处理，后来很快被用到二维数字的图像平滑中。该算法不仅能够去除或减少随机噪声和脉冲噪声干扰，而且能够很大

由于种种原因，图像在生成、传输、变换等过程中往往会受到各种噪声的污染，从而导致图像质量退化。噪声信号的滤波是图像处理的基本任务之一，主要有线性滤波和非线性滤波两种方法。线性滤波方法一般具有低通特性，而图像的边缘信息对应于高频信号，因此线性滤波方法往往导致图像边缘模糊，不能取得很好的复原效果。中值滤波是一种使边缘模糊较轻的非线性滤波方法，是由Tukey发明的一种非线性信号处理技术，早期用于一维信号处理，后来很快被用到二维数字的图像平滑中。该算法不仅能够去除或减少随机噪声和脉冲噪声干扰，而且能够很大