探讨了如何有效处理椒盐和高斯混合噪声，包括采用自适应中值滤波和修正的阿尔法滤波等多种方法。提供了简单易懂的代码示例及测试图片，并支持相对路径直接运行。
Matlab多种噪声混合滤波技术探索
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图像读入：使用Matlab的imread函数读取图像数据。
添加噪声：通过imnoise函数实现常见噪声的添加，包括椒盐噪声、Gaussian噪声等。
低通滤波：利用低通滤波器（如均值滤波器）对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
高通滤波：通过高通滤波器，去除图像的低频部分，突出图像的边缘信息。
这些功能可以有效地改善图像质量并提取重要特征。
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