MATLAB图像去噪与SAR降斑评估系统：PSNR、SNR、ENL量化分析工具

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的图像去噪与SAR降斑算法评估框架，通过计算PSNR、SNR和ENL三项核心指标，实现对不同算法性能的客观量化比较与可视化分析。

详 情 说 明

基于PSNR、SNR与ENL指标的图像去噪与SAR降斑效果评估系统

项目介绍

本MATLAB项目旨在实现对普通图像去噪与SAR（合成孔径雷达）图像降斑算法的量化评估。系统通过计算PSNR（峰值信噪比）、SNR（信噪比）和ENL（等效视数）三项关键指标，客观比较不同去噪算法的性能表现，并为SAR图像的质量评估提供标准化分析流程。

功能特性

• 混合降噪技术：融合小波变换与中值滤波的先进降噪方法
• 多维度评估：并行计算PSNR、SNR和ENL三大核心质量指标
• SAR图像专评：基于局部统计特性的ENL计算，支持SAR图像元数据分析
• 全面可视化：提供图像对比、残差分析和指标趋势图
• 批量处理：支持多图像批量评估，结果可导出为CSV报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 原始灰度图像（JPG/PNG/TIFF格式） - 待评估的去噪/降斑处理后图像 - 根据需要设置噪声类型参数或SAR图像元数据

1. 运行评估系统：

- 启动主程序，按要求选择输入文件 - 设置评估参数（噪声类型、SAR参数等） - 执行评估分析

1. 查看与导出结果：

- 查看生成的质最评估报告和可视化图表 - 分析算法性能排名和指标趋势 - 导出CSV格式的批处理报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，实现了图像读取与预处理、多种噪声模型模拟、小波与中值混合去噪算法执行、三项核心指标（PSNR/SNR/ENL）的并行计算与分析、多维度结果可视化展示、SAR图像专用评估流程以及批量处理与报告生成等完整功能链。