MATLAB实现高斯噪声自适应去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用先进算法组合自适应处理不同强度高斯噪声。系统支持批量图像处理与可视化对比，有效去除噪声同时保留图像细节，提供直观的用户界面。

详 情 说 明

基于MATLAB的高斯噪声自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个可自适应处理不同强度高斯噪声的图像去噪系统。系统采用多种先进算法组合，能够有效识别和消除图像中的高斯噪声，同时保持图像的细节特征。程序支持批量处理多张图像，提供可视化对比界面，用户可直观观察到去噪前后效果对比，并能导出处理结果。

功能特性

• 自适应噪声处理：能够自动识别图像中的高斯噪声强度，或支持用户自定义噪声参数
• 多算法融合：集成小波阈值去噪、非局部均值滤波和自适应中值滤波三种先进算法
• 批量处理能力：支持单张图像处理和图像文件夹批量处理
• 多格式支持：支持.jpg、.png、.bmp等多种常见图像格式
• 质量评估：自动生成去噪效果评估报告，包含PSNR、SSIM等专业指标
• 可视化界面：提供原图、加噪图和去噪结果的三幅图像对比显示
• 结果导出：支持处理结果的图像保存和评估报告导出

使用方法

1. 单张图像处理：

- 运行程序后选择单张图像处理模式 - 导入需要处理的图像文件 - 选择噪声参数设置方式（自动估计或手动输入） - 查看处理结果和评估指标 - 保存去噪后的图像和评估报告

1. 批量图像处理：

- 选择批量处理模式 - 指定包含多张图像的文件夹路径 - 系统将自动处理文件夹内所有支持的图像格式 - 批量生成处理结果和汇总评估报告

1. 参数调整：

- 支持用户自定义噪声均值和方差参数 - 可根据不同图像特性调整算法参数组合 - 实时预览参数调整后的处理效果

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Wavelet Toolbox

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• 内存建议：至少4GB RAM，处理大图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、图像输入输出管理、噪声参数配置、多算法调度执行、处理结果可视化展示以及质量评估报告生成等完整流程。该文件整合了所有功能模块，提供统一的交互入口，确保系统各组件协调工作，并负责处理过程中的异常情况与用户操作响应。