MATLAB实现小波阈值图像去噪算法对比研究

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了硬阈值、软阈值及折中阈值三种小波去噪方法，对比分析它们在图像噪声抑制和细节保留方面的性能差异，并提供优化方案。代码结构清晰，支持自定义参数测试。

详 情 说 明

图像小波阈值去噪性能比较与优化分析

项目介绍

本项目旨在实现并比较三种小波阈值去噪方法对图像的处理效果。首先，使用硬阈值和软阈值方法分别进行图像去噪，分析它们对噪声的抑制能力及对图像细节的保留效果。随后，基于两种方法的优缺点，设计一种折中阈值法（如Garrote阈值法或改进的半软阈值法），实现更好的去噪平衡效果。项目通过PSNR、SNR等客观指标和视觉对比展示三种方法的去噪效果差异。

功能特性

• 噪声添加模块：支持高斯噪声和椒盐噪声的添加，可调整噪声强度参数
• 小波分解重构模块：支持多种常用小波基（如db4、sym8）的图像分解与重构
• 阈值处理模块：

- 硬阈值法：保留大于阈值的系数，完全抑制小于阈值的系数 - 软阈值法：对大于阈值的系数进行收缩处理 - 折中阈值法：结合硬软阈值优点，实现平滑过渡处理

• 性能评估模块：计算PSNR、SNR、MSE等图像质量评估指标
• 可视化分析：生成原始图像、噪声图像及三种去噪结果的对比图
• 阈值曲线展示：直观展示三种方法的阈值函数特性

使用方法

1. 准备原始图像（建议使用256×256或512×512的灰度图像）
2. 设置噪声参数（类型、强度）
3. 选择小波基和阈值策略
4. 运行主程序进行去噪处理
5. 查看输出的去噪图像、性能数据和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox（用于小波变换）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、噪声模型添加、小波多尺度分解、三种阈值策略的分别处理、图像重构与质量评估、结果可视化展示等完整功能模块，通过参数化设计支持用户灵活配置各项处理参数。