🎨 MATLAB数字图像处理：✨图像复原及重建✨

在数字图像处理中，图像复原与重建是重要课题之一。常见的噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声等。高斯噪声通常表现为随机分布的灰度波动，而椒盐噪声则像黑白点一样散布在图像上，影响视觉效果。面对这些挑战，我们需要合适的滤波方法来优化图像质量。

常用的滤波技术有均值滤波、中值滤波和维纳滤波。均值滤波通过取邻域像素的平均值减少噪声，但可能模糊细节；中值滤波对椒盐噪声尤为有效，因为它保留了边缘信息；维纳滤波则结合了信号估计理论，适合复杂噪声环境。利用MATLAB强大的工具箱，我们可以轻松实现上述算法并观察不同滤波器的效果对比。

无论是医学影像还是卫星遥感图，高质量的图像复原都能带来巨大价值。掌握这些基础知识不仅有助于科研人员，也使普通用户能够更好地使用图像处理技术。💡不断探索，让每一幅图片都焕发新生！