MATLAB小波变换图像自适应去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB小波变换技术开发，实现含噪图像的多尺度分析与智能去噪。系统可自动识别噪声特征，自适应选择小波基函数与阈值策略，高效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波变换的图像自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像去噪处理系统，通过小波变换技术对含噪图像进行多尺度分析并实现智能去噪。系统能够自动识别噪声特性，选择合适的小波基函数和阈值策略，有效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型。系统包含完整的预处理、小波分解、阈值处理和小波重构四个主要模块，并提供可视化对比功能，同时支持参数调节和效果评估。

功能特性

• 智能噪声识别: 自动检测图像中的噪声类型和强度
• 多尺度分析: 采用离散小波变换进行多尺度分解
• 自适应去噪: 根据噪声特性自动选择最优的小波基和阈值策略
• 多阈值支持: 提供软阈值和硬阈值两种处理方式
• 质量评估: 内置PSNR等图像质量评估指标
• 可视化分析: 提供小波分解系数图谱和去噪效果对比
• 参数可调: 支持小波基类型、分解层数等参数自定义

使用方法

1. 准备输入: 将待处理的含噪图像放置于指定目录
2. 参数设置: 根据需要设置小波基类型（db1-db10, sym等）、分解层数（1-5层）、阈值策略（软/硬阈值）等参数
3. 执行去噪: 运行主程序开始图像去噪处理
4. 查看结果: 获取去噪后的图像文件、可视化对比图和质量评估报告

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 小波工具箱

文件说明

主程序实现了系统核心功能，包括图像读取与预处理、噪声类型自动识别、小波变换多尺度分解、自适应阈值去噪处理、小波逆变换重构图像、去噪效果量化评估以及结果可视化展示。通过调用各功能模块完成完整的图像去噪流程，并生成处理报告和对比图像。