MATLAB实现基于双域联合滤波的高效图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了2013 CVPR最佳论文提出的双域联合去噪算法。通过在变换域（DCT）进行初步噪声滤波，结合空间域精细重构，实现接近BM3D的高质量去噪效果，同时有效保持图像边缘细节。

详 情 说 明

基于双域联合滤波的高效图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种创新的双域联合图像去噪算法，基于2013年CVPR最佳论文的核心思想进行开发。系统通过空间域和变换域的协同处理，在变换域（如DCT域）进行初步噪声估计和自适应滤波，随后在空间域实施精细重构和边缘保持处理，最终实现接近BM3D算法的优异去噪效果。该方法在保持图像细节的同时有效去除噪声，为图像处理领域提供了一种高效可靠的解决方案。

功能特性

• 双域联合处理：结合变换域自适应阈值滤波与空间域非局部相似性匹配
• 多格式支持：支持PNG、JPG、TIFF、BMP等常见图像格式
• 全通道兼容：处理灰度图像（单通道，8/16位深度）和彩色图像（RGB三通道）
• 多噪声适应：有效处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型
• 质量评估：自动计算PSNR、SSIM等图像质量指标
• 可视化输出：生成处理前后的对比图像和详细参数报告

使用方法

1. 将待处理的噪声图像放置在指定输入目录
2. 运行主程序文件启动去噪处理流程
3. 系统自动进行噪声水平估计和双域联合滤波
4. 处理完成后，结果将保存在输出目录，包括：

- 去噪后的清晰图像（保持原始尺寸和格式） - 质量评估报告（PSNR、SSIM等指标） - 噪声估计结果 - 前后对比可视化图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式验证、噪声水平自动估计、变换域自适应阈值滤波、空间域非局部相似块匹配、双域迭代优化重构、图像质量客观评价以及结果可视化输出等关键功能模块，构成了完整的去噪处理链路。