基于小波域Lee滤波器的图像去噪MATLAB系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现一种结合小波变换与Lee滤波器的图像去噪技术。通过小波分解获取多频带信息，在各子带应用Lee滤波器有效抑制噪声，最终重构出清晰图像，适用于遥感、医学等领域的图像增强。

详 情 说 明

基于小波域Lee滤波器的图像去噪系统

项目介绍

本项目开发了一个结合小波变换与Lee滤波器的先进图像去噪系统。系统通过将含有噪声的图像进行小波分解，获取不同频率的子带信息，然后在各个子带应用Lee滤波器进行噪声抑制，最后通过小波重构得到去噪后的清晰图像。该系统能有效处理加性高斯噪声和乘性散斑噪声，在保持图像细节的同时显著提升图像质量。

功能特性

• 双重噪声处理：支持处理加性高斯噪声和乘性散斑噪声
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数和Lee滤波器窗口大小
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 完整输出结果：提供去噪后图像、对比图、评估指标和多种分析图
• 客观质量评估：自动计算PSNR、SSIM、MSE等评价指标

使用方法

基本使用步骤

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置处理参数：

- 选择噪声类型（高斯噪声/散斑噪声） - 选择小波基函数（默认sym8） - 设置Lee滤波器窗口大小（3-15之间的奇数）

1. 运行去噪程序：执行主程序开始图像去噪处理
2. 查看输出结果：程序将自动生成去噪后的图像和各种分析图表

参数配置说明

• 噪声类型：根据实际图像噪声特性选择相应类型
• 小波基函数：影响小波分解的效果，可根据图像特性调整
• 滤波器窗口：较大的窗口适合处理均匀区域，较小窗口有利于保持细节

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 小波工具箱（Wavelet Toolbox）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、噪声类型识别与参数配置、小波分解与多尺度分析、Lee滤波器在子带域的智能降噪、小波重构与图像恢复、去噪效果的多维度量化评估，以及结果可视化与报告生成等关键功能模块的集成与协调运行。