基于红黑小波变换的MATLAB图像去噪与复原系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于红黑小波变换的图像去噪与复原系统，通过多尺度分解与系数阈值处理有效去除噪声，并与传统小波方法（Haar、Daubechies等）进行对比分析，为图像处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于红黑小波的图像去噪与复原系统

项目介绍

本项目实现了一套基于红黑小波变换的图像去噪与复原系统。系统通过对含噪图像进行红黑小波分解，在不同尺度上采用阈值处理技术有效去除噪声，并通过逆变换实现高质量图像复原。同时，项目集成了多种传统小波方法（如Haar、Daubechies等）作为对比基准，能够全面评估不同方法的去噪性能。

功能特性

• 红黑小波去噪：实现基于红黑小波变换的先进去噪算法
• 传统小波对比：集成Haar、Daubechies、Symlets等多种传统小波基
• 多噪声支持：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型处理
• 自适应阈值：提供软阈值、硬阈值等处理方式，支持全局和尺度相关阈值选择
• 定量评估：计算PSNR、MSE、SSIM等客观质量指标进行性能比较
• 可视化分析：提供小波系数分布、四宫格对比图、残差图像等丰富可视化结果

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的含噪灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置参数：

- 选择噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等） - 设定小波分解层数 - 选择阈值处理参数（阈值类型、阈值计算方法） - 选择对比用的传统小波基类型

1. 运行系统：执行主程序开始去噪处理
2. 查看结果：系统将输出复原图像、评估报告和多种可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像读取与预处理、红黑小波变换执行、多尺度阈值去噪处理、传统小波方法对比分析、质量评估指标计算以及结果可视化输出等功能模块的协调运行。