MATLAB实现基于总变差正则化的图像去噪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现总变差正则化图像去噪算法，通过约束图像梯度L1范数有效去除噪声，同时保留边缘细节。支持灰度图像处理，提供直观的去噪效果对比与参数调整功能。

详 情 说 明

基于总变差方法的图像去噪处理系统

项目介绍

本项目实现了一种基于总变差（Total Variation, TV）正则化的图像去噪算法。该技术通过在优化过程中约束图像梯度的L1范数，能够在有效平滑图像噪声的同时，较好地保留边缘和细节结构。系统支持处理灰度图像与彩色图像，允许用户通过调整正则化参数来控制去噪强度与细节保留的平衡。

功能特性

• 先进去噪算法：采用总变差正则化方法，在数学上保证去噪效果。
• 多格式支持：输入支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式。
• 多图像类型处理：可处理灰度图像和RGB三通道彩色图像。
• 灵活参数配置：用户可自定义正则化参数λ，并可模拟添加高斯噪声、椒盐噪声等进行算法测试。
• 结果评估：输出去噪后图像的同时，计算峰值信噪比（PSNR）作为定量评估指标，并生成去噪前后对比图。

使用方法

1. 准备图像：将待去噪的图像文件放置在指定目录。
2. 参数设置：在main.m脚本中指定图像路径、噪声类型（如需模拟）以及正则化参数λ（默认值为0.1）。
3. 运行程序：执行main.m脚本，系统将自动完成图像读取、去噪处理、结果评估与可视化。
4. 获取结果：程序将返回去噪后的图像矩阵（double类型），并在窗口中显示去噪前后对比图及PSNR值。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件负责协调整个系统的执行流程，其核心功能包括读取指定路径的输入图像、根据用户设置添加模拟噪声、调用总变差去噪算法进行优化求解、计算去噪效果的峰值信噪比评估指标，并最终生成并显示包含原始图像、噪声图像与去噪结果的可视化对比图。