基于MATLAB的Wiener滤波图像去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现的Wiener滤波算法，自动评估图像噪声并自适应去噪。支持处理高斯、椒盐等常见噪声，有效保留图像边缘细节，提升视觉质量。适用于图像预处理与增强场景。

详 情 说 明

Wiener滤波图像去噪处理系统

项目介绍

本项目基于经典的Wiener滤波算法，设计并实现了一个针对含噪图像的智能去噪处理系统。该系统能够自动评估输入图像的噪声特性，并自适应地应用滤波处理，有效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型。系统在去噪的同时，着重优化对图像边缘和纹理细节的保留效果，并提供灵活的交互接口供用户微调参数，以获得最优的图像复原质量。

功能特性

• 自适应噪声评估：自动分析输入图像，识别噪声类型并估计噪声功率等关键参数。
• 高效Wiener滤波：核心算法可同时在频域与空域灵活转换，实现高效、高质量的去噪处理。
• 多噪声类型支持：有效处理高斯噪声、椒盐噪声等多种常见图像噪声。
• 细节保留优化：算法经过特殊设计，在去除噪声的同时，最大限度地保留图像的边缘和纹理细节。
• 参数可调接口：提供用户交互接口，允许根据具体图像特点手动调整滤波参数。
• 量化结果输出：生成详细的噪声评估报告，包含信噪比改善程度等客观量化指标。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的含噪图像（支持JPG、PNG、BMP等格式的RGB或灰度图）放置在指定输入目录或指定其路径。
2. （可选）设置参数：可根据需要设定初始噪声功率估计值、滤波模板大小等可选参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成噪声评估、滤波处理和结果生成。
4. 获取输出：处理完成后，系统将生成与原始图像同分辨率、同格式的去噪图像，并输出包含噪声类型识别结果和SNR改善值等信息的评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需要安装MATLAB运行环境（推荐R2018a或更高版本）
• 内存：建议不少于4GB RAM，处理高分辨率图像时需更大内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与执行功能。它主要负责完成用户交互接口的初始化，读取并校验输入图像的格式与有效性，调用噪声分析与参数估计算法模块，根据评估结果或用户设定参数执行Wiener滤波的主处理流程，并对最终的去噪结果进行质量评估与可视化输出，同时生成包含关键指标的报告文档。