MATLAB旋滤波条纹图像散斑噪声抑制系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB设计，实现了一种旋转滤波算法，专门针对条纹图像中的散斑噪声进行抑制。算法在有效消除随机噪声的同时，保持条纹结构的完整性，显著提升图像质量与后续分析的准确性。

详 情 说 明

基于旋滤波条纹图像的散斑噪声抑制系统

项目介绍

本项目针对受散斑噪声污染的条纹图像，设计并实现了一种基于旋转滤波（Rotational Filtering）的噪声抑制系统。系统核心算法能够在有效消除图像中随机散斑噪声的同时，最大限度地保持原始条纹的纹理结构与相位信息，显著提升图像质量，为后续的条纹分析、相位提取等处理步骤提供更准确的数据基础。该方法特别适用于光学测量、干涉计量、结构光三维成像等对条纹完整性要求较高的应用场景。

功能特性

• 高效散斑噪声抑制：采用旋转滤波技术，通过多方向扫描与自适应卷积，精准定位并滤除随机分布的散斑噪声。
• 条纹纹理保护：内置条纹相位保持算法，在去噪过程中优先保护条纹的边缘和连续性，避免细节模糊或丢失。
• 自适应参数调节：支持基于图像内容的噪声强度自动估计与滤波半径范围的自适应选择，降低用户调参负担。
• 灵活输入输出：支持单张或序列条纹图像处理，提供去噪结果图像、处理效果对比图及详细的噪声统计分析报告。
• 良好兼容性：支持 BMP、PNG、TIFF 等常见灰度图像格式。

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理的条纹图像为灰度格式（M×N像素矩阵）。
2. 配置参数（可选）：可根据实际情况，在调用主处理函数前设置噪声强度、滤波半径等参数。若不设置，系统将采用自适应估计值。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成图像读取、旋滤波去噪、结果生成等全过程。
4. 获取输出结果：程序运行后，将生成：

* denoised_image.*：去噪后的条纹图像（保持原始尺寸和格式）。 * comparison_figure.*：原始图像与去噪图像的并列对比图。 * noise_report.txt（可选）：包含信噪比（SNR）提升值、残余噪声水平等数据的文本报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不少于 4 GB（处理高分辨率图像序列时需更大内存）

文件说明

主程序文件是系统的核心入口与控制中心。它主要负责协调整个去噪流程，其功能包括：读取用户指定的散斑噪声条纹图像数据，调用旋转滤波算法模块进行噪声抑制处理，执行条纹保护逻辑以确保纹理完整性，控制生成并保存最终的去噪图像、对比效果图以及噪声分析报告。