在图像处理领域，去噪是一个非常重要的步骤。噪声会严重影响图像的质量，使得图像难以被理解或分析。本文将演示如何使用混合噪声处理技术和两种常见的滤波器（UNF 滤波器与中值滤波器）来去除图像中的噪声，并比较它们的性能。
1. 添加噪声
首先，我们通过 impulseNoise 和 gaussian_noise 函数向图像中添加噪声，这里包含了脉冲噪声和高斯噪声两种噪声类型。
2. 使用 UNF 滤波器进行去噪
UNF 滤波器（Uniform Noise Filtering）是一种在图像处理领域用于去除混合噪声的高级滤波器。它能够在减少噪声的同时，尽可能保留图像的细节。
3. 显示去噪结果
接下来，我们将使用 subplot 函数显示 UNF 滤波器和中值滤波器的去噪结果，并将它们的 PSNR 值显示在图像标题中：
4. 总结
在本文中，我们通过 MATLAB 实现了对图像的混合噪声处理，并使用 UNF 滤波器和中值滤波器对噪声图像进行了去噪处理。从结果可以看出，UNF 滤波器在去除脉冲噪声和高斯噪声的同时，能够较好地保留图像的边缘细节，而中值滤波器在某些情况下可能会使图像变得模糊。我们可以通过 PSNR 值进一步验证 UNF 滤波器的优势。
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