MATLAB图像去噪工具箱：基于Contourlet与小波变换的双算法PSNR对比系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Contourlet变换和小波变换两种先进的图像去噪方法，通过多尺度稀疏表示和阈值处理有效去除图像噪声，自动计算并对比PSNR值，生成直观的可视化结果，便于评估算法性能。

详 情 说 明

基于Contourlet变换与小波变换的图像去噪与PSNR对比系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Contourlet变换和小波变换的图像去噪对比系统。系统采用多尺度几何分析（Contourlet变换）和多分辨率分析（小波变换）两种先进的图像稀疏表示方法，结合阈值去噪技术，对含噪图像进行有效去噪处理。通过PSNR指标定量评估去噪效果，并生成可视化对比结果，为图像去噪算法的性能比较提供科学依据。

功能特性

• 双算法支持：同时实现Contourlet变换和小波变换两种图像去噪方法
• 多尺度分析：支持图像的多尺度、多方向稀疏分解与重构
• 灵活阈值处理：提供硬阈值和软阈值两种去噪策略
• 自动性能评估：自动计算PSNR值，量化评估去噪效果
• 全面可视化：生成四宫格对比图，直观展示去噪效果
• 参数可配置：支持噪声参数、变换参数等多种设置选项
• 效率统计：提供算法运行时间分析报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：提供原始清晰图像或含噪图像文件
2. 设置噪声参数：如使用清晰图像，可指定高斯白噪声的方差/标准差
3. 配置变换参数：选择小波基类型、分解层数、Contourlet方向滤波器等
4. 执行去噪处理：运行主程序进行双算法去噪分析
5. 查看输出结果：获取去噪图像、PSNR对比数据和可视化报告

参数配置说明

• 噪声添加：支持自定义高斯白噪声强度参数
• 小波变换：可选择不同小波基函数和分解尺度
• Contourlet变换：可调整方向滤波器组参数
• 阈值策略：支持硬阈值和软阈值去噪方法选择

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 存储空间：1GB可用空间
• 显示器分辨率：1920×1080或更高，以便更好地查看对比结果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、噪声添加功能、双变换去噪算法执行、峰值信噪比计算分析、结果图像生成保存以及性能统计报告输出等完整功能模块。该文件通过模块化设计将Contourlet变换与小波变换去噪过程有机整合，并负责协调各功能组件完成从输入到输出的全流程处理。