MATLAB实现的PPB滤波图像降噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现概率图像块(PPB)滤波算法，专门针对图像加性高噪声进行高效去除。通过概率建模与块相似度分析，在抑制噪声的同时保留图像结构细节，为高噪声图像处理提供可靠解决方案。

详 情 说 明

基于PPB（概率图像块）滤波的图像加性高噪声去除系统

项目介绍

本项目实现了2009年提出的新型PPB（Probabilistic Patch-Based）滤波算法，专门针对图像中的加性高噪声进行高效去除。系统通过对图像块进行概率建模和相似度分析，在保持图像细节的同时有效抑制噪声。该算法在噪声方差较大时仍能保持优异的去噪性能，特别适用于医学图像、遥感图像等高要求的噪声处理场景。

功能特性

• 高效去噪：采用概率图像块相似性度量技术，有效去除加性高噪声
• 细节保持：自适应权重计算与聚合机制，在去噪同时保持图像边缘和纹理细节
• 参数可调：支持自定义噪声参数和算法参数（搜索窗口大小、相似块大小、滤波参数等）
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的灰度/彩色图像处理
• 效果评估：提供PSNR、SSIM等定量评估指标和可视化分析

使用方法

基本使用

1. 准备含有加性高噪声的输入图像
2. 设置噪声参数（可选，如噪声方差估计值）
3. 调整算法参数（可选，如搜索窗口大小、相似块大小等）
4. 运行主程序进行去噪处理
5. 查看输出的去噪图像和评估报告

参数配置

• 噪声参数：根据实际噪声水平设置方差估计值
• 算法参数：可调整搜索范围、块大小和滤波强度等参数以适应不同场景

输出结果

• 去噪后的清晰图像（与原图像同尺寸、同格式）
• 去噪效果的定量评估指标（PSNR、SSIM）
• 噪声抑制过程的可视化分析图
• 算法运行时间统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存（处理大图像时需要更多内存）
• 存储空间：至少500MB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，包括图像读取与预处理、噪声参数配置、PPB滤波算法执行、去噪效果定量评估以及结果输出与可视化。该文件整合了概率图像块相似性度量、自适应权重计算和非局部均值滤波优化等关键技术模块，为用户提供完整的图像去噪解决方案。通过该文件可实现从噪声图像输入到清晰结果输出的全自动处理，并生成详细的性能分析报告。