基于小波变换的MATLAB图像去噪系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的MATLAB图像去噪系统，支持处理灰色图像和彩色图像。系统通过多层小波分解、自适应阈值处理和精确重构，有效去除高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，同时保持图像细节的完整性。

详 情 说 明

基于小波变换的通用图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的小波变换图像去噪系统，支持对灰度图像和彩色图像进行高效去噪处理。系统通过多层小波分解、阈值处理和重构等核心步骤，有效去除图像中的高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，同时保留图像的重要细节特征。系统提供交互式界面，支持参数调整和去噪效果对比展示。

功能特性

• 多模态图像支持: 全面支持单通道灰度图像和三通道RGB彩色图像处理
• 多种噪声处理: 可有效去除高斯白噪声、椒盐噪声以及混合噪声
• 灵活参数配置: 支持小波基类型选择（如db4、sym8等）、分解层数调整、阈值算法切换（软阈值/硬阈值）
• 客观质量评估: 提供PSNR值、SSIM指数等客观评价参数
• 直观结果展示: 生成去噪前后对比视图，包含原始图像、噪声图像和去噪图像
• 完整日志记录: 自动生成处理日志文件，记录所有使用的小波参数和阈值设置

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 选择需要处理的图像文件（支持JPEG、PNG、BMP、TIFF等格式）
3. 根据图像特性设置小波基类型、分解层数和阈值算法等参数
4. 系统自动执行去噪处理并显示处理结果
5. 查看去噪质量评估指标和对比视图
6. 保存去噪后的图像文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的完整工作流程，实现了图像加载与预处理、噪声类型识别、小波变换多尺度分解、自适应阈值计算与处理、彩色图像三通道协同去噪、小波逆变换与图像重构、去噪质量客观评估与可视化对比展示等核心功能模块。该文件通过简洁的交互界面引导用户完成整个去噪流程，并负责协调各算法模块的协同工作。