MATLAB实现的斑点去噪向异性扩散图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用斑点去噪向异性扩散技术，处理含相干斑噪声的图像。该系统有效抑制过分割现象，同时保持边缘精度，适用于医学超声和合成图像中的目标轮廓提取。

详 情 说 明

基于斑点去噪向异性扩散的边缘保真图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种针对含相干斑噪声图像的特殊处理算法，通过斑点去噪向异性扩散技术，在有效抑制图像过分割现象的同时，保持区域边界的边缘精度。系统能够在强噪声环境下准确提取目标轮廓，适用于医学超声图像、合成孔径雷达(SAR)图像等具有斑点噪声特性的图像处理场景。

功能特性

• 斑点噪声统计建模：基于相干斑噪声的统计特性建立精确的噪声模型
• 各向异性扩散滤波：采用偏微分方程求解方法实现边缘感知的图像扩散
• 自适应扩散控制：根据边缘强度动态调整扩散系数，平衡去噪效果与边缘保护
• 多输出结果：同时输出去噪图像、边缘检测结果和分割区域标记
• 参数可配置：支持噪声参数、扩散参数和边缘阈值等关键参数的灵活调整

使用方法

输入要求

1. 输入图像：含相干斑噪声的灰度图像（单通道）
2. 噪声参数：噪声方差估计值（可选，系统可自动估计）
3. 扩散参数：迭代次数、时间步长等扩散过程控制参数
4. 边缘参数：边缘检测相关的阈值参数

输出结果

1. 去噪图像：抑制斑点噪声后的清晰图像，保留重要边缘细节
2. 边缘图谱：二值化的边缘轮廓检测结果
3. 分割标记：带有区域标签的最终分割结果图
4. 处理报告：包含收敛情况、处理时间等信息的参数报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、斑点噪声参数估计、各向异性扩散方程的迭代求解、基于扩散结果的边缘检测算法执行、区域分割与标记生成，以及最终结果的可视化输出与性能评估报告生成。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的图像处理解决方案。