基于稀疏矩阵的MATLAB图像去噪算法实现

资 源 简 介

本项目提供一个MATLAB函数，利用稀疏矩阵技术实现高效的图像去噪。支持处理高斯噪声、椒盐噪声等多种类型，通过稀疏表示保留图像关键特征。函数包含可调节参数，便于优化去噪效果。

详 情 说 明

基于稀疏矩阵的图像去噪算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目开发了一个通用的图像去噪函数，利用稀疏矩阵技术和图像稀疏表示理论实现高效的噪声去除。通过构建图像的稀疏表示，算法能够在保留重要图像特征的同时有效去除各种类型的噪声。该实现提供了一个可调节参数的函数，用户可根据具体需求调整去噪强度，并获得量化评估指标。

功能特性

• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等多种常见噪声
• 灵活的参数调节：提供阈值参数、小波类型等可调节选项
• 全面的评估指标：输出峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)和处理时间
• 广泛的图像兼容性：支持灰度图像和彩色图像处理
• 高效稀疏表示：基于矩阵优化与分解技术实现快速去噪

使用方法

基本调用语法

[denoised_img, PSNR, MSE, time_elapsed] = image_denoise_sparse(input_img, noise_type, noise_density, wavelet_type, threshold_param)

参数说明

• input_img: 输入图像（M×N矩阵的灰度图像或M×N×3矩阵的彩色图像）
• noise_type: 噪声类型字符串（如'gaussian'、'salt & pepper'）
• noise_density: 噪声密度数值（表示噪声强度）
• wavelet_type: 小波类型字符串（如'haar'、'db4'等）
• threshold_param: 阈值参数数值（控制去噪强度）

输出结果

• denoised_img: 去噪后图像（与输入图像相同尺寸）
• PSNR: 峰值信噪比（评估去噪效果）
• MSE: 均方误差（量化噪声去除效果）
• time_elapsed: 处理时间（记录算法执行时间）

使用示例

% 读取图像并添加噪声 original_img = imread('test_image.jpg'); noisy_img = imnoise(original_img, 'gaussian', 0.01);

% 调用去噪函数 [denoised, psnr, mse, time] = image_denoise_sparse(noisy_img, 'gaussian', 0.01, 'db4', 0.1);

% 显示结果 imshow(denoised); fprintf('PSNR: %.2f dB, MSE: %.4f, Time: %.2f secondsn', psnr, mse, time);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 推荐内存：4GB 或以上

文件说明

主程序文件封装了完整的图像去噪流程，实现了噪声参数解析、图像预处理、稀疏矩阵构建、小波变换分解、阈值去噪处理、图像重构等核心功能，并包含去噪效果评估与结果输出等辅助模块。该文件通过参数化设计提供了灵活的图像处理接口，能够根据不同噪声特性自动优化处理策略，确保算法的高效性和适用性。