MATLAB实现的小波多尺度图像阈值去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的图像噪声处理解决方案，通过高斯噪声模拟、小波多尺度分解（1-4层）以及软/硬阈值去噪策略，实现有效的图像去噪处理，并提供信噪比分析功能。

详 情 说 明

基于小波多尺度分解的图像阈值去噪与信噪比分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像噪声处理与分析系统。系统首先对输入的清晰图像添加可配置的高斯噪声，模拟真实场景下的图像退化；随后利用小波变换对噪声图像进行多尺度分解（支持1至4层），并采用软阈值与硬阈值策略分别处理各层高频系数；最后通过逆小波重构得到去噪图像，并自动计算不同分解层数下的峰值信噪比（PSNR），量化评估去噪效果。系统能够生成多维度可视化结果，帮助用户直观分析小波分解深度与去噪性能之间的关系。

功能特性

• 噪声模拟：支持添加均值为0、方差可调（0.01~0.05）的高斯噪声
• 多尺度分解：采用db4小波基进行1~4层小波分解，提取图像多分辨率特征
• 双阈值去噪：支持软阈值与硬阈值两种高频系数处理策略
• 质量评估：自动计算各层去噪图像的PSNR值，进行客观质量评价
• 可视化分析：

- 生成原始图像、加噪图像及各层去噪效果的四宫格对比图 - 绘制分解层数与PSNR值的对应关系走势图 - 提供原始图像与去噪图像的差值热力图，直观显示噪声残留分布 - 输出详细的PSNR数值报告表格

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的512×512灰度图像（JPG/PNG格式）放置在指定目录
2. 参数配置：在代码中调整以下参数：

- noise_variance：高斯噪声方差（默认0.01） - max_level：小波最大分解层数（默认4） - 阈值处理策略选择（软/硬阈值）

1. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成噪声添加、小波去噪、质量评估和结果生成
2. 查看结果：在输出目录中查看生成的可视化图表和数值报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 依赖工具箱：图像处理工具箱、小波工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，主要包括：图像读取与预处理模块、高斯噪声添加模块、小波多尺度分解与重构模块、双阈值去噪处理模块、峰值信噪比计算模块，以及多种可视化结果（对比图、趋势图、热力图、数据表格）的生成与输出模块。