MATLAB实现多尺度积图像自适应去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用多尺度积算法实现图像自适应噪声去除。通过小波多级分解分析相邻尺度相关性，有效识别并消除噪声，保留图像细节。适用于医学影像、遥感图像等领域的噪声处理。

详 情 说 明

基于多尺度积的图像自适应噪声去除系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的多尺度积去噪算法，通过分析小波变换中相邻尺度间的相关性来有效去除图像噪声。系统利用多级小波分解提取图像在不同尺度下的细节系数，通过计算相邻尺度小波系数的乘积来增强真实信号特征并抑制噪声，采用自适应阈值策略处理多尺度积以保留图像边缘和纹理细节，最终通过小波重构输出高质量去噪图像。

功能特性

• 多尺度小波分解：对输入图像进行多级小波分解，提取不同尺度的细节系数
• 尺度积计算：计算相邻尺度小波系数的乘积，增强真实信号特征同时抑制噪声
• 自适应阈值处理：通过自适应阈值策略处理多尺度积，保留图像边缘和纹理细节
• 高质量重构：实现小波重构，输出高质量去噪图像
• 多噪声类型支持：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型的去除
• 参数可配置：支持小波基选择、尺度层级设置等参数灵活配置
• 效果评估：提供峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等质量指标评估

使用方法

基本使用

1. 准备待处理图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置噪声参数（噪声类型和强度）
3. 选择小波函数（如db4、sym8等）
4. 设置小波分解的尺度级数（默认3-5级）
5. 运行程序进行去噪处理

输出结果

• 去噪后图像（与输入同尺寸的清晰图像）
• 去噪效果评估报告（PSNR、SSIM等质量指标）
• 多尺度分析结果可视化（各尺度小波系数及尺度积）
• 处理参数报告（使用的算法参数和运行时间统计）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

硬件要求

• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示器分辨率：建议1920×1080或更高

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，集成了系统的核心处理流程，主要负责图像读取与预处理、多尺度小波分解的执行、相邻尺度间相关性分析与尺度积计算、自适应阈值去噪算法的实施、小波重构以生成去噪图像、去噪效果的量化评估与可视化展示，以及最终结果和参数报告的生成与输出。