基于脊波变换的MATLAB图像去噪与重构系统

资 源 简 介

本项目实现脊波变换算法，专门针对图像去噪与重构需求。包含正逆变换核心模块，支持多尺度分解、噪声阈值处理及高质量重构，提供可视化对比界面，便于直观分析处理效果。

详 情 说 明

基于脊波变换的图像去噪与重构系统

项目介绍

本项目实现了小波分析中的脊波变换算法，专门针对图像处理中的去噪和重构问题。系统包含脊波变换的正逆变换核心模块，支持对含噪图像进行多尺度脊波分解、噪声阈值处理及高质量图像重构。系统提供可视化对比界面，可直观展示去噪前后图像差异，并附带相关研究论文作为算法参考。

功能特性

• 脊波变换核心算法：实现脊波变换的正向变换与逆向变换
• 多尺度几何分析：支持多尺度脊波分解，捕捉图像中的线状和曲线状特征
• 自适应阈值去噪：根据噪声特性自动调整阈值策略，有效去除图像噪声
• 多种噪声支持：可处理高斯噪声和椒盐噪声等多种噪声类型
• 性能评估：提供PSNR和SSIM等客观图像质量评价指标
• 可视化分析：生成脊波系数分布热力图和去噪效果对比图

使用方法

1. 准备输入图像（支持.jpg/.png/.bmp格式的灰度图像）
2. 设置处理参数：

- 噪声类型（高斯/椒盐噪声） - 噪声强度 - 脊波分解尺度数 - 阈值策略选项

1. 运行主程序启动图像去噪流程
2. 查看输出结果：

- 去噪后的重构图像 - 脊波系数分布热力图 - 去噪性能指标（PSNR、SSIM） - 原始图像与去噪图像对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存以处理较大尺寸图像（建议≥8GB）

文件说明

主程序文件整合了脊波变换正逆计算、噪声模拟添加、多尺度分解分析、自适应阈值处理、图像重构还原、质量指标评估以及结果可视化展示等完整图像去噪流程的核心功能模块。