MATLAB图像降噪系统：基于Contourlet与小波变换的对比分析工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于Contourlet变换和小波变换的图像降噪系统，支持多尺度分解、阈值处理和重构比较，并提供可视化分析界面，适用于图像处理算法研究。

详 情 说 明

基于Contourlet变换的图像降噪算法与小波变换的对比分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像降噪对比分析系统，重点研究Contourlet变换与小波变换在图像去噪领域的性能差异。通过多尺度、多方向的稀疏表示与阈值处理技术，实现对含噪图像的高效去噪，并通过客观指标与可视化结果进行系统评估与比较。

功能特性

• Contourlet变换降噪：实现Contourlet多尺度多方向分解，结合软阈值或自适应阈值方法处理变换系数，有效保留图像轮廓与纹理特征
• 小波变换降噪：支持多种小波基（如db4、sym8等）的可选变换，提供经典小波阈值去噪方案作为对比基准
• 多噪声模式支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声模型，支持自定义噪声强度参数
• 全面质量评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）、信噪比（SNR）和结构相似性指数（SSIM）等多维度评估指标
• 结果可视化：生成去噪前后图像对比图、指标对比表格及性能分析图表，直观展示算法效果

使用方法

1. 准备待处理的含噪图像（支持JPEG、PNG、BMP格式）
2. 运行主程序，根据提示选择或输入参数：

- 噪声类型与强度 - 小波基类型（如'db4'、'sym8'） - Contourlet分解层数 - 阈值处理方法（软阈值/自适应阈值）

1. 系统自动执行两种降噪算法并生成结果：

- 显示原图、Contourlet去噪图与小波去噪图的对比 - 输出各项指标数值对比表 - 生成性能对比分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持256色显示

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、噪声添加模块、Contourlet与小波双路降噪算法实现、质量指标计算功能以及结果可视化输出。该文件通过参数化设计支持用户交互操作，完成从输入到分析报告的全自动处理链路。