基于MATLAB的多尺度图像去噪算法比较平台：DWT与DT-CWT框架实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了六种主流小波收缩去噪算法（BivaShrink、模型1、模型2、TrivaShrink、BayesShrink、LAWMLShrink），支持DWT与DT-CWT两种变换框架，提供完整的噪声图像处理与效果对比功能，适用于图像去噪研究与应用。

详 情 说 明

基于DWT与DT-CWT的多尺度图像去噪算法比较平台

项目介绍

本项目实现了一个全面的多尺度图像去噪算法比较平台，集成了六种主流小波收缩去噪方法在两种小波变换框架下的完整实现。系统通过对输入的噪声图像进行多尺度分解，运用不同的收缩策略处理系数，最终重构得到去噪后的图像。平台提供统一的评估接口，能够定量比较各方法在PSNR、SSIM等指标上的性能表现，为图像去噪算法的研究和应用提供可靠的实验环境。

功能特性

• 双重变换框架支持：同时支持离散小波变换(DWT)与双树复小波变换(DT-CWT)
• 六种去噪算法实现：完整实现BivaShrink、模型1、模型2、TrivaShrink、BayesShrink、LAWMLShrink等主流方法
• 灵活的输入支持：标准测试图像、自定义噪声图像、真实噪声图像等多种输入源
• 参数化配置：支持小波基选择、分解层数、阈值参数等灵活配置
• 全面的输出分析：去噪图像、性能评估报告、系数可视化、时间统计等多维度输出
• 定量性能比较：提供PSNR、SSIM、MSE等客观指标的系统性对比

使用方法

1. 准备输入数据：可选择标准测试图像、添加自定义高斯白噪声的图像或真实噪声图像
2. 配置参数：通过配置文件设置小波基类型、分解层数、阈值参数等关键参数
3. 执行去噪处理：运行主程序，系统将自动执行所有算法的去噪过程
4. 查看结果：获取去噪后的重构图像、性能评估报告和可视化分析结果
5. 比较分析：基于输出的指标表格和图表进行算法性能的横向比较

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp）的读写

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像预处理、小波变换初始化、六种去噪算法的并行执行、结果重构与质量评估等完整流程。该文件负责协调各个功能模块的调用时序，管理参数配置的解析与传递，生成综合性的性能对比报告，并输出去噪过程的可视化分析图表。