基于MATLAB的Bandelet变换SAR图像硬阈值去噪对比分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Bandelet变换的SAR图像硬阈值去噪方法，通过捕捉图像几何结构特征，在抑制噪声的同时保留边缘信息，适用于合成孔径雷达图像的降噪处理。

详 情 说 明

基于Bandelet变换的SAR图像硬阈值去噪对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Bandelet变换的SAR（合成孔径雷达）图像去噪方法，采用硬阈值技术对图像进行降噪处理。系统通过Bandelet变换捕捉图像中的几何结构特征，在保留边缘信息的同时有效抑制噪声。项目还内置了小波变换去噪对比模块，可定量评估两种方法在峰值信噪比（PSNR）和边缘保持系数（EPI）上的性能差异，验证Bandelet方法在边缘保持和噪声抑制方面的优势。

功能特性

• Bandelet变换去噪：利用几何多尺度分析技术，有效保持图像边缘结构
• 硬阈值处理：采用硬阈值策略进行噪声抑制
• 多方法对比：集成小波变换去噪方法进行性能对比
• 定量评估：提供PSNR和EPI指标量化评估去噪效果
• 可视化分析：生成去噪结果对比图、边缘特征对比图和噪声残留分布图
• 灵活参数设置：支持自定义噪声参数和小波基类型

使用方法

1. 准备输入数据：将SAR图像放置在指定目录，支持.jpg、.png、.tiff等常见格式
2. 设置参数：根据需要调整噪声参数（默认添加高斯噪声或乘性噪声）和小波基类型（如Daubechies小波系列）
3. 运行系统：执行主程序启动去噪分析流程
4. 查看结果：系统将输出：

- 去噪后的SAR图像（Bandelet方法与小波方法对比） - 定量评价指标表格（PSNR、EPI数值对比） - 边缘保持效果可视化图 - 噪声残留分布图（可选）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括SAR图像的读取与预处理、Bandelet变换的几何结构分析、硬阈值去噪操作、小波对比方法的执行、去噪效果的定量评估计算，以及结果图像与指标数据的可视化输出功能。