MATLAB自适应软阈值多层二维小波噪声抑制系统

资 源 简 介

本项目实现二维信号的多分辨率分析与噪声抑制，通过多层小波分解和Donoho软阈值算法，对高频系数进行自适应滤波处理，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于自适应软阈值筛选的多层二维小波分解系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的二维信号多分辨率小波分解与噪声抑制处理系统。系统核心采用离散二维小波变换将输入图像分解为多层子带系数，运用Donoho软阈值算法为每一层高频子带计算自适应阈值，通过非线性滤波处理有效抑制噪声干扰，同时保留图像边缘细节特征。该系统特别适用于灰度图像的噪声抑制处理，在信号处理和图像去噪领域具有重要应用价值。

功能特性

• 多分辨率分析：支持多层二维小波分解，实现图像的多尺度分析
• 自适应阈值计算：基于Donoho软阈值算法，为不同分解层计算最优阈值参数
• 非线性滤波处理：对高频系数进行智能筛选，平衡噪声抑制与细节保留
• 灵活参数配置：支持自定义小波基函数、分解层数等关键参数
• 可视化对比：提供原始图像与去噪结果的直观对比展示

使用方法

输入要求

• 输入类型：二维数值矩阵（灰度图像数据）
• 数据格式：double类型矩阵，取值范围[0,1]或[0,255]
• 可选参数：

- 小波基函数名称（如'db4'、'sym8'等） - 分解层数（正整数） - 噪声估计参数

输出结果

• 主要输出：去噪后的二维重构矩阵（保持原始图像尺寸）
• 中间输出：

- 各层小波分解系数（近似系数与细节系数） - 各层次的自适应阈值数值 - 阈值处理后的系数矩阵

• 可视化输出：原始图像与去噪图像的对比显示

基本调用示例

% 读取图像并转换为double类型 img = im2double(imread('input_image.jpg'));

% 系统调用（使用默认参数） denoised_img = main(img);

% 自定义参数调用 denoised_img = main(img, 'db4', 3, 0.05);

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大尺寸图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据预处理、多层小波分解执行、基于噪声估计的自适应阈值计算、高频系数的非线性滤波处理、小波重构运算以及去噪效果的定量评估与可视化展示。该文件整合了完整的去噪 pipeline，提供参数配置接口并处理异常输入情况，确保系统的稳定运行。