MATLAB图像去噪工具箱：BLS-GSM/BM3D/NLM算法集成

资 源 简 介

本MATLAB项目集成三种主流图像去噪算法：BLS-GSM（保持细节）、BM3D（高斯噪声优化）和NLM（通用降噪）。用户可针对不同噪声类型一键处理，支持灰度/彩色图像，兼顾效率与质量，适用于科研和工程场景。

详 情 说 明

MATLAB图像去噪算法集成工具箱

项目介绍

本项目集成了三种主流的图像去噪算法：BLS-GSM、BM3D和NLM，为图像去噪任务提供了一套高效、灵活的解决方案。该工具箱特别设计用于处理不同类型的噪声，用户可根据具体的噪声特性和图像特点选择最适合的算法，实现最优的去噪效果。

功能特性

• 多算法集成：包含BLS-GSM（适用于高斯噪声且能保持图像细节）、BM3D（对高斯噪声有优秀的去噪效果）和NLM（对非平稳噪声有良好适应性）三种成熟算法
• 灵活输入支持：支持标准图像格式（JPEG/PNG/TIFF/BMP等），可处理灰度图像和彩色图像，兼容矩阵格式直接输入
• 参数可调节：提供关键参数调节接口，用户可根据需要调整算法参数
• 批量处理能力：支持对多幅图像进行批量去噪处理
• 量化评估：输出PSNR和SSIM等量化指标，客观评估去噪效果
• 性能分析：提供算法处理时间统计，便于性能比较
• 可视化对比：生成噪声图像与去噪图像的对比结果，直观展示处理效果

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的含噪图像文件或图像矩阵
2. 选择去噪算法：根据噪声类型选择BLS-GSM、BM3D或NLM算法
3. 设置参数：根据需要调整算法特定参数（如噪声方差等）
4. 执行去噪：运行主程序进行图像去噪处理
5. 查看结果：获取去噪后的图像文件、量化指标和可视化对比结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存4GB以上，处理大图像时需要更多内存

文件说明

主程序文件实现了整个去噪流程的核心控制功能，包括图像数据的读取与验证、算法选择与参数配置、三种去噪算法的调用执行、处理结果的量化评估与对比分析、去噪图像与评估报告的输出保存，以及用户交互界面的管理。