基于MATLAB的边缘检测小波阈值图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目结合小波变换与边缘检测技术，通过分析小波域内噪声与边缘特征，实现高效图像去噪。系统应用自适应阈值函数优化高频系数，在有效去除噪声的同时完整保留图像边缘结构，适用于需细节保护的图像处理场景。

详 情 说 明

基于边缘检测的小波阈值图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种结合边缘检测技术的小波阈值图像去噪算法，专门针对传统小波去噪方法在处理图像边缘时存在的结构保持不足问题。通过在频域分析噪声与边缘特征的分布差异，设计了自适应的阈值处理策略，在有效抑制噪声的同时，显著提高了对图像边缘细节的保护能力。特别适用于医学影像、遥感图像等对边缘精度要求较高的应用场景。

功能特性

• 边缘保护去噪：采用双正交小波变换与Canny边缘检测相结合的技术路线，实现噪声与边缘的有效分离
• 自适应阈值处理：根据小波域内系数分布特征设计阈值函数，针对不同频带进行优化处理
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度图像处理
• 可视化对比：生成包含原图噪声、去噪结果和边缘叠加显示的综合效果对比图
• 量化评估：提供PSNR、SSIM客观评价指标及边缘保持率分析报告

使用方法

基本参数设置

% 输入待处理图像路径 input_image = 'noisy_image.jpg';

% 设置小波分解层数（默认3层） wavelet_levels = 3;

% 边缘检测阈值参数（可选，如不设置则自动计算） edge_threshold = [0.1, 0.2];

执行去噪处理

运行主程序文件即可完成整个去噪流程，系统将自动：

1. 读取并预处理输入图像
2. 执行小波多尺度分解
3. 进行边缘特征检测与提取
4. 实施自适应阈值去噪处理
5. 输出去噪结果及评估报告

结果输出

处理完成后将生成：

• 去噪后的图像文件（与原图同分辨率）
• 边缘保留效果对比图
• 详细的去噪效果评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集成了完整的图像去噪处理流程，实现了图像读取与格式转换、小波多尺度分解与重构、边缘特征检测与定位、基于边缘保护的自适应阈值计算、去噪效果量化评估以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件通过协调各算法模块的协同工作，确保整个去噪系统的稳定运行和高效处理。