MATLAB实现的小波阈值彩色图像去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供了一套完整的彩色图像去噪解决方案，集成了7种小波阈值去噪算法（包括半软阈值、改进型软硬阈值等）以及两种传统滤波方法。系统支持多种去噪模式，适用于图像处理研究与实际应用，兼顾效果与效率。

详 情 说 明

基于多种小波阈值方法的彩色图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的小波域图像去噪系统，专门针对彩色图像设计。系统集成了7种主流的阈值去噪算法（半软阈值及其3种改进型、软硬阈值改进型、广义阈值、自适应阈值）和两种传统滤波方法作为对比基准。通过小波变换分析与先进的阈值处理技术，本系统能够有效去除彩色图像中的高斯噪声和椒盐噪声，并提供全面的质量评估与性能分析。

功能特性

• 多算法集成：包含7种小波阈值方法（半软阈值、3种改进型半软阈值、软硬阈值改进型、广义阈值、自适应阈值）和2种传统滤波方法
• 双重噪声支持：支持添加高斯噪声（可配置方差/均值）和椒盐噪声（可配置密度）
• 灵活参数配置：

- 支持db1-db10等多种小波基选择 - 可自定义小波分解层数 - 阈值函数类型灵活选择

• 全面评估体系：

- 提供MSE、PSNR等客观质量评价指标 - 生成算法性能对比图表 - 统计各方法处理时间信息

• 可视化输出：同时展示噪声图像和8种去噪方法的处理结果

使用方法

1. 准备输入图像：准备好待处理的彩色图像文件（支持PNG等常见格式）
2. 配置参数：设置噪声类型及相关参数（高斯噪声的方差/均值，椒盐噪声的密度）
3. 选择小波参数：指定小波基类型（如db1-db10）和分解层数
4. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成噪声添加、去噪处理和结果评估
5. 查看结果：系统将输出噪声图像、8种去噪结果图像、质量评估报告和性能分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 足够的内存以处理高分辨率彩色图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，主要包括图像读入与预处理、噪声模型添加、小波变换多尺度分解、多种阈值去噪算法的并行执行、图像重构与恢复、去噪效果定量评估分析、结果可视化输出等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保整个去噪流程的顺利执行。