基于MATLAB的高斯滤波器图像处理系统：平滑去噪与边缘锐化

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB图像处理系统，利用高斯低通/高通滤波器分别实现图像平滑去噪和边缘锐化功能。系统支持交互式调整滤波器参数（如标准差、尺寸），提供实时预览和效果对比，适用于图像增强和噪声处理研究。

详 情 说 明

图像处理系统：基于高斯滤波的平滑去噪与锐化增强

项目介绍

本项目开发了一个完整的图像处理系统，核心功能是利用高斯低通滤波器与高斯高通滤波器分别实现图像的平滑去噪与锐化增强。系统在频域内通过快速傅里叶变换（FFT）技术执行滤波操作，支持用户交互式调整关键参数，并提供直观的频谱分析与图像质量评估，旨在为用户提供一个理解与应用频域图像滤波的综合工具。

功能特性

• 双模式滤波处理：

* 高斯低通滤波：有效平滑图像、抑制噪声，适用于图像去噪与预处理。 * 高斯高通滤波：突出图像细节与边缘，实现图像锐化与增强。

• 交互式参数调整：用户可灵活设置高斯核的标准差（σ）和滤波器尺寸，实时观察不同参数对处理效果的影响。
• 多维结果展示：并排显示滤波前后的图像对比，直观展示处理效果。
• 频域分析可视化：生成并展示原始图像与处理后图像的频谱图（傅里叶变换后的幅度谱），帮助用户从频率角度理解滤波器的运作机制。
• 全面的质量评估：自动计算并输出峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等量化指标，客观评价图像处理质量。
• 处理报告生成：输出包含滤波器配置、处理耗时等信息的元数据报告。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的图像文件（如JPG、PNG、BMP格式）存放于指定路径。
2. 运行主程序：启动系统的主入口函数。
3. 设置参数：在图形用户界面（GUI）或根据命令行提示，选择处理模式（低通/高通/对比），并输入期望的高斯核标准差与滤波器尺寸。
4. 执行处理：确认参数后，系统将自动完成图像加载、滤波计算、结果显示与评估报告生成等一系列操作。
5. 查看结果：在输出窗口查看处理后的图像、频谱对比图以及质量评估指标。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理高分辨率图像时，足够的内存有助于提升运行效率。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑与工作流程。它负责初始化环境并构建图形用户界面，接收用户输入的图像路径及滤波器参数。该文件实现了图像的读取与预处理、基于指定参数的高斯滤波器设计与生成。通过调用快速傅里叶变换将图像与滤波器转换至频域进行卷积操作，继而执行逆变换得到空间域结果。同时，它完成了频谱图的绘制、图像质量的量化评估（PSNR、SSIM），并最终将原图、结果图、频谱图及评估报告集成展示给用户。