MATLAB实现的分数阶B样条小波自适应图像去噪系统

资 源 简 介

本项目提供基于分数阶B样条小波变换的自适应图像去噪MATLAB实现，支持灵活设置分数阶参数及多种阈值策略，兼容RGB与灰度图像处理，具备良好的噪声抑制效果与细节保持能力。

详 情 说 明

基于分数阶B样条小波的自适应图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一套基于分数阶B样条小波变换的自适应图像去噪系统。系统通过创新的分数阶B样条小波变换核心算法，结合多种阈值处理策略，能够有效去除图像中的噪声，同时保持图像的细节信息。系统提供完整的噪声评估和去噪效果量化分析，支持多种颜色空间处理，并配备可视化界面展示处理效果。

功能特性

• 分数阶小波变换：实现分数阶B样条小波变换核心算法，支持0-2之间的任意分数阶参数设置
• 多种阈值策略：提供软阈值、硬阈值和自适应阈值三种小波系数处理方法
• 多颜色空间支持：支持RGB彩色图像和灰度图像处理
• 噪声模拟与评估：支持添加指定参数噪声用于算法测试，并提供PSNR、SSIM、MSE等量化评估指标
• 可视化展示：并排显示原始图像、噪声图像和去噪结果对比，展示小波系数分布图

使用方法

1. 图像输入：选择待处理的图像文件（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 参数配置：

- 设置分数阶阶数（0-2之间的实数） - 选择小波分解层数（1-5层） - 选择阈值类型（软阈值/硬阈值/自适应阈值） - 指定噪声类型（如需添加测试噪声）

1. 处理执行：运行系统进行图像去噪处理
2. 结果输出：

- 获得去噪后的图像文件 - 查看去噪质量评估报告 - 观察可视化对比图和小波系数分布图

系统要求

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

文件说明

该文件作为系统的主入口和控制器，整合了图像处理的全流程功能，包括图像读取与预处理、分数阶小波变换核心算法的执行、噪声模拟与阈值去噪处理、质量评估指标计算以及结果可视化展示。通过参数配置界面接收用户输入，协调各模块协同工作，最终输出去噪图像和完整的分析报告。