MATLAB多模态图像去噪系统 - 基于优化BM3D与多种经典滤波算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效多模态图像去噪，包含编译优化的BM3D算法及均值滤波、中值滤波、频域滤波等经典方法。提供完整的GUI界面，支持多种图像格式处理，适用于科研与工程应用场景。

详 情 说 明

MATLAB多模态图像去噪系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了一套多模态图像去噪系统。系统整合了多种经典图像去噪算法，包括经过编译优化的BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算法，以及均值滤波、中值滤波和频域滤波等基础去噪方法。该系统支持灰度图像和彩色图像处理，能够有效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，并提供客观的质量评估指标。

功能特性

• 多算法支持: 集成了BM3D、均值滤波、中值滤波、频域滤波（傅里叶变换/小波变换）等多种去噪算法
• 多模态图像处理: 支持灰度图像和RGB彩色图像的去噪处理
• 噪声类型丰富: 可处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，支持自定义噪声参数
• 量化评估: 提供PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等客观质量评估指标
• 直观可视化: 可同时显示原始图像、加噪图像及各算法去噪结果的对比效果

使用方法

1. 图像输入: 系统支持常见图像格式（.jpg, .png, .bmp等）的输入
2. 噪声设置: 可选择噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等）并设置相关参数（如方差、密度）
3. 算法选择: 根据需求选择合适的去噪算法，并可调整相应参数（如滤波窗口大小、频域阈值等）
4. 结果输出: 系统输出去噪后的图像，并提供质量评估指标和可视化对比结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像加载与预处理、噪声添加模块、多种去噪算法的调用与执行、质量评估指标的计算以及结果可视化展示等功能。该文件作为系统的主要入口，负责协调各功能模块的协同工作，确保整个去噪流程的顺畅执行。