MATLAB图像处理：噪声添加与维纳滤波恢复系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现图像典型噪声（高斯、椒盐等）的模拟添加，并通过维纳滤波（wiener2空间域锐化与deconvwnr图像复原）进行恢复与锐化处理。适用于图像去噪与质量增强的实验与应用。

详 情 说 明

基于典型噪声添加与维纳滤波的图像恢复与锐化系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像处理系统，主要实现图像噪声添加与维纳滤波恢复的双重功能。系统通过模拟典型噪声污染（如高斯噪声、椒盐噪声等），并运用两种不同侧重点的维纳滤波方法（wiener2空间域锐化和deconvwnr图像复原）进行图像恢复处理，有效改善图像质量。项目集成了图像质量评估模块，为用户提供直观的处理效果对比和量化评价。

功能特性

• 多类型噪声模拟：支持高斯噪声、椒盐噪声等典型噪声的添加，可自定义噪声强度参数
• 双模式维纳滤波：提供wiener2（侧重空间域锐化）和deconvwnr（侧重图像复原）两种滤波方法
• 可视化对比分析：并列展示原始图像、加噪图像及两种滤波结果，直观呈现处理效果
• 量化质量评估：计算PSNR、SSIM等图像质量评价指标，客观评估处理性能
• 用户友好交互：通过配置文件或参数输入界面灵活设置处理参数

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件置于指定目录，支持JPG、PNG、BMP等常见格式
2. 设置处理参数：

- 选择噪声类型（高斯/椒盐等）和强度参数 - 配置滤波器参数（根据选择的wiener2或deconvwnr方法设置相应参数）

1. 执行处理程序：运行主程序，系统将自动完成噪声添加、滤波处理和效果评估
2. 查看输出结果：

- 获取加噪后的图像文件 - 查看两种维纳滤波方法的处理结果 - 分析处理效果对比图和质量评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB及以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式校验、噪声模型的建立与添加、双模式维纳滤波器的配置与执行、处理结果的可视化展示与对比分析，以及图像质量的定量评估与输出。该文件整合了所有关键算法模块，确保用户能够通过简单调用完成完整的图像处理流程。