小波图像相关去噪（小波变换去噪）

资 源 简 介

小波图像相关去噪（小波变换去噪）

详 情 说 明

小波图像去噪是一种基于多尺度分析的图像处理方法，其核心思想是通过小波变换将图像分解为不同频率的子带，然后根据噪声的分布特性对高频系数进行阈值处理，最后通过逆变换重构去噪后的图像。

实时显示PSNR数据的实现要点如下：首先对输入图像进行小波分解（常用haar或db小波），对高频子带系数采用软阈值或硬阈值处理。每次去噪后立即计算处理后图像与原图的峰值信噪比(PSNR)，该指标能客观反映去噪质量。通过MATLAB的定时器或循环结构可实现动态更新PSNR曲线。

GUI界面设计建议包含：1)图像显示区域（原始/去噪对比）2)小波基选择下拉菜单 3)阈值调节滑块 4)PSNR实时曲线图。利用MATLAB的App Designer或GUIDE工具可实现交互控件与去噪算法的数据绑定。

工程优化方向：1)采用二维离散小波变换(dwt2)提升分解效率 2)对彩色图像需分通道处理 3)添加噪声估计模块实现自适应阈值 4)使用图像块处理策略降低实时系统的延迟。北航课题可扩展研究不同小波基、阈值策略对医学/遥感图像的去噪效果差异。