基于MATLAB的离散小波变换图像去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现离散小波变换（DWT）对噪声图像进行多尺度分解、噪声滤除和重构，支持自定义小波基函数与阈值策略，适用于高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，有效提升图像清晰度。

详 情 说 明

基于离散小波变换（DWT）的图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换（DWT）的图像去噪系统。通过小波变换的多分辨率分析能力，系统能够对含有噪声的图像进行多尺度分解，在不同频带识别和滤除噪声，并重构得到清晰的去噪图像。系统支持多种小波基函数和阈值处理策略，可有效处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，并提供直观的可视化对比和量化评估。

功能特性

• 多噪声类型处理：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种常见噪声的去噪处理
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数（如db4、sym8等）、阈值策略（软阈值/硬阈值）和分解层数
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式输入输出
• 彩色与灰度图像处理：可同时处理单通道灰度图像和三通道RGB彩色图像
• 可视化分析：提供噪声分布分析图、小波系数能量分布图等可视化结果
• 量化评估：输出峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等客观评价指标
• 对比展示：直观展示去噪前后的图像对比效果

使用方法

1. 准备输入图像：将待去噪的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要选择小波基函数、阈值策略和分解层数等参数
3. 执行去噪：运行主程序，系统将自动完成图像读取、小波分解、阈值去噪和图像重构
4. 查看结果：程序将输出去噪后的图像文件，并显示处理前后的对比效果图和性能指标

系统支持命令行参数和交互式两种操作模式，用户可根据使用习惯选择合适的方式。

系统要求

+ MATLAB R2018b或更高版本 + Image Processing Toolbox + Signal Processing Toolbox + 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上） + 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、离散小波变换的多尺度分解、基于自适应阈值的噪声滤除、小波系数的重构与图像恢复、去噪效果的量化评估与可视化展示等关键功能模块，为用户提供完整的图像去噪解决方案。