MATLAB Shearlet图像去噪工具箱：多尺度变换与性能验证

资 源 简 介

本工具箱实现完整的shearlet变换框架，支持多尺度多方向分解，开发基于阈值收缩的图像去噪算法，提供多种噪声模型。适用于图像处理与信号去噪研究。

详 情 说 明

基于剪切波的图像去噪工具箱开发与性能验证

项目介绍

本项目实现了一套完整的剪切波（shearlet）变换图像去噪工具箱。剪切波变换作为多尺度几何分析的重要工具，具有优异的方向敏感性和各向异性刻画能力，特别适用于图像边缘和纹理特征的保持。本工具箱通过实现剪切波变换框架，结合自适应阈值去噪算法，为图像去噪任务提供了高效的解决方案。

功能特性

• 多尺度多方向分析：实现完整的剪切波变换框架，支持灵活设置尺度数和方向数
• 多种去噪算法：开发基于阈值收缩的剪切波域图像去噪算法，提供多种阈值策略选择
• 噪声模型支持：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声模型的模拟和去除
• 对比分析模块：集成传统小波去噪算法，便于性能对比分析
• 可视化展示：提供噪声图像与去噪图像的对比可视化、剪切波系数分布图等
• 客观评价体系：包含PSNR、SSIM等客观评价指标计算功能
• 细节保护分析：专门分析边缘、纹理等细节信息的保持情况

使用方法

1. 准备输入图像：准备待去噪的灰度图像（支持BMP、PNG、JPG格式）
2. 设置噪声参数：选择噪声类型（高斯/椒盐等）并设置噪声强度参数
3. 配置算法参数：设定剪切波尺度数、方向数、阈值策略等关键参数
4. 选择对比算法：如需对比分析，选择小波基类型和阈值方法
5. 运行去噪处理：执行主程序完成图像去噪和性能分析
6. 查看输出结果：获取去噪图像、可视化对比图、性能指标报告等输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了从图像输入到结果输出的完整处理流程。具体包括图像读取与预处理、噪声模拟与添加、剪切波变换系数计算、自适应阈值去噪处理、多算法对比分析、去噪效果可视化展示以及客观质量评价指标计算等功能模块。该文件通过参数配置接口接收用户输入，协调各功能模块协同工作，最终生成完整的去噪分析报告。