MATLAB实现基于非下采样轮廓波变换的智能图像去噪系统

资 源 简 介

本项目完整实现了NSCT图像去噪系统，支持多尺度分解、多种噪声模型去除（高斯/椒盐噪声）及软硬阈值去噪策略。提供高效的MATLAB算法实现，适用于图像处理研究和实际应用。

详 情 说 明

基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像去噪处理系统。NSCT作为一种优秀的多尺度几何分析工具，具有良好的方向选择性和平移不变性，能够有效捕捉图像中的细节和边缘信息。本系统通过NSCT多尺度多方向分解、系数阈值处理、逆变换重构等核心步骤，实现对多种噪声的高效去除，并提供全面的去噪效果评估。

功能特性

• 多尺度多方向分解：实现NSCT非下采样金字塔分解和方向滤波器组设计
• 多噪声类型支持：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声模型的去除
• 灵活阈值策略：提供软阈值和硬阈值两种去噪策略，支持自适应阈值处理
• 完整重构流程：实现NSCT逆变换精确重构去噪图像
• 全面评估体系：提供PSNR、SSIM等客观评价指标计算
• 可视化分析：生成系数分布图、三图对比显示等分析结果
• 参数优化指导：基于去噪效果提供参数调整建议

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度或彩色图像
2. 配置噪声参数：选择噪声类型（高斯/椒盐等），设置噪声强度参数
3. 设置NSCT参数：指定分解层数（3-5层），配置各层方向数
4. 选择阈值参数：确定阈值类型（软/硬阈值），选择阈值计算方法
5. 执行去噪处理：系统将自动完成分解、阈值处理、重构全过程
6. 查看输出结果：获取去噪图像、系数分布图、性能评估报告等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读入与预处理、噪声模型生成、NSCT多尺度分解执行、系数阈值处理策略应用、逆变换图像重构、去噪效果多指标量化评估，以及结果可视化输出与参数优化建议生成等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保去噪流程的完整执行。