MATLAB实现基于小波变换与分形理论的图像去噪对比研究

资 源 简 介

该项目利用MATLAB平台，开发了基于小波变换阈值去噪和分形理论图像去噪两种方法。系统实现了对含噪图像的处理，并通过PSNR和SSIM指标进行定量评估，辅以视觉效果对比分析。

详 情 说 明

基于小波变换与分形理论的多方法图像去噪与效果比较研究

项目介绍

本项目致力于实现并比较两种基于不同理论的图像去噪方法：小波变换去噪与分形理论去噪。通过小波变换的阈值处理技术以及分形理论的自相似性分析，分别对含噪图像进行噪声滤除。项目核心在于对两种方法的处理效果进行系统性的定量与定性分析，利用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等指标进行客观评估，旨在为不同应用场景下的去噪方法选择提供参考依据。

功能特性

• 双方法去噪：集成小波阈值去噪与分形编码去噪两种主流算法。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声）、强度以及两种去噪方法的关键参数。
• 全面的效果评估：自动计算并生成包含PSNR、SSIM等指标的定量分析报告。
• 直观的结果可视化：输出原图、噪声图及两种去噪结果图的对比展示，便于效果比较。

使用方法

1. 准备输入：准备待去噪的图像文件（如JPG、PNG格式）。
2. 配置参数：在运行主程序前，于相应配置区域设置噪声参数（类型、强度）以及两种去噪方法的算法参数（如小波基函数、分形块大小等）。
3. 执行程序：运行主程序文件，系统将自动完成图像加噪、双方法去噪、效果评估与报告生成全过程。
4. 获取输出：程序执行完毕后，将在指定输出目录生成去噪后的图像文件、处理参数报告以及包含指标对比的综合分析报告。

系统要求

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

文件说明

主程序文件作为项目的核心调度与执行入口，其主要功能包括：整个图像去噪处理流程的控制与协调，具体涵盖图像的读取与预处理、指定噪声的添加、调用小波去噪与分形去噪两大核心算法模块、对去噪结果进行多指标的质量评估与计算，以及最终结果的可视化展示与所有报告文件的集成输出。