基于MATLAB的Bandelet硬阈值SAR图像去噪与对比分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于Bandelet变换的SAR图像硬阈值去噪，利用多尺度几何分析保留边缘特征，有效抑制相干斑噪声。系统集成对比分析模块，支持与主流去噪算法性能比较，为SAR图像处理提供量化评估工具。

详 情 说 明

基于Bandelet硬阈值变换的SAR图像去噪算法对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Bandelet变换的SAR图像硬阈值去噪处理系统。通过多尺度几何分析技术有效捕捉图像边缘特征，采用硬阈值策略去除SAR图像中的相干斑噪声。系统内置对比分析模块，将Bandelet去噪结果与传统小波变换去噪方法进行定量比较，通过峰值信噪比(PSNR)和边缘保持系数等指标评估去噪效果，验证Bandelet方法在保持图像边缘细节和提升图像质量方面的优势。

功能特性

• 先进的去噪算法：采用Bandelet多尺度几何变换，有效捕捉图像边缘和纹理特征
• 硬阈值噪声抑制：基于硬阈值策略的相干斑噪声去除算法
• 多方法对比分析：集成小波变换等传统去噪方法进行性能比较
• 定量质量评估：通过PSNR、边缘保持系数等指标客观评估去噪效果
• 灵活参数配置：支持噪声参数、变换尺度、阈值参数等自定义设置
• 可视化结果展示：生成去噪效果对比图表和质量评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的SAR图像文件（支持.tif, .jpg, .png等格式）
2. 参数配置：设置噪声水平、Bandelet变换尺度、阈值参数等处理参数
3. 选择对比算法：配置小波基函数、阈值策略等对比方法参数
4. 执行处理：运行主程序开始去噪处理和对比分析
5. 查看结果：获取去噪后的图像、质量评估报告和对比分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 足够的内存处理高分辨率SAR图像（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括SAR图像数据读取与预处理、Bandelet变换参数配置与硬阈值去噪执行、小波变换对比算法调用、去噪效果定量评估指标计算、结果图像生成与质量报告输出等功能模块的集成与协调。