IMF：基于迭代均值滤波的图像去噪-MATLAB实现

简介：
本文介绍了一种使用MATLAB实现的图像去噪方法，该方法采用迭代均值滤波技术，并由国际货币基金组织（此处可能指代研究机构或论文作者团队）提出。通过多次迭代计算局部像素平均值来有效去除噪声，同时保持图像细节和边缘清晰度。 U. Erkan, DNH Thanh, LM Hieu 和 S. Enginoglu 在他们的文章《用于图像去噪的迭代均值滤波器》中介绍了迭代均值滤波器（IMF），该文发表于2019年的IEEE Access期刊第7卷，页码为167847-167859。他们提出的方法旨在去除椒盐噪声。与其它非线性过滤方法不同的是，IMF 使用固定大小的窗口，并且不会增加其尺寸以避免降低去噪精度；因此，它使用 $3\times3$ 的小窗口来更精确地评估中心像素的新灰度值。 为了处理高密度噪音的情况，作者还提出了对 IMF 进行迭代的方法。实验中通过峰值信噪比（PSNR）、视觉信息保真度、图像增强因子以及结构相似性等指标验证了该方法的有效性和准确性。