基于小波变换与各向异性扩散的MATLAB超声图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目创新性地结合小波变换的多尺度分析与各向异性扩散技术，有效去除超声图像噪声，同时保留关键边缘细节。通过自适应频带处理，提升去噪效果与图像质量，适用于医学影像分析。

详 情 说 明

基于小波变换与各向异性扩散的超声图像去噪系统

项目介绍

本项目旨在开发一种高效的超声图像去噪算法，通过结合小波变换的多尺度分析能力与各向异性扩散的边缘保持特性，实现对医学超声图像中常见斑点噪声的有效抑制。系统首先利用小波变换将输入图像分解至不同尺度与频带，分离噪声与有效组织结构信息；随后，在各向异性扩散过程中，根据各频带的特性自适应调整扩散参数，从而在平滑噪声的同时，最大限度地保留图像的关键边缘与细节；最后通过小波逆变换重构出去噪后的高质量图像。该方法特别优化了对乘性斑点噪声的处理，适用于医学诊断图像增强。

功能特性

• 混合去噪策略：融合小波变换的频域分析优势与各向异性扩散的空域滤波优点。
• 自适应参数调整：针对小波分解后的不同频带，自适应地设置各向异性扩散的导函数与迭代参数，实现精细化去噪。
• 多格式输入支持：支持读取常见的DICOM、JPEG、PNG格式的灰度超声图像。
• 全面的结果输出：不仅输出去噪后的图像，还提供峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等量化评估指标。
• 过程可视化：可生成各尺度小波系数的分布图谱以及各向异性扩散过程的迭代收敛曲线，便于算法分析与调试。

使用方法

1. 准备图像：将待去噪的超声图像（DICOM、JPEG或PNG格式）放入指定目录。确保图像尺寸不小于128×128像素。
2. 配置参数：根据需要，在主运行脚本中调整相关参数，如小波基函数类型、分解层数、各向异性扩散的迭代次数、时间步长等。
3. 运行程序：执行主运行脚本，系统将自动完成图像读取、小波分解、频带自适应扩散去噪、小波重构及结果评估全过程。
4. 获取结果：程序运行完毕后，去噪图像将保存为文件，同时在命令行或指定文件中输出PSNR与SSIM值。可视化图表（如小波系数图、收敛曲线）将根据设置进行显示或保存。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主运行脚本整合了系统的核心处理流程，其功能包括：读取指定路径的超声图像数据，调用小波分解函数将图像分解为多个频带；针对不同频带系数设计并执行自适应的各向异性扩散滤波以抑制噪声；将处理后的系数进行小波重构，得到去噪图像；计算去噪前后图像的客观质量评价指标；以及生成并展示小波系数分布、扩散过程收敛情况等分析图表。