MATLAB实现的图像噪声模型与复原系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一个完整的图像噪声模拟与复原平台。支持多种噪声模型（高斯、椒盐、泊松等）的添加，并提供多种复原算法处理加噪图像。用户可自由选择噪声类型与复原方法，适用于图像处理教学与研究。

详 情 说 明

基于多种噪声模型的图像复原系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像噪声模拟与复原系统。系统能够对输入图像添加多种类型的噪声，并应用不同的复原算法进行处理，最终提供可视化的对比结果和客观的质量评估报告。该系统集成了完整的图像处理流程，适用于图像处理算法的教学、研究和应用验证。

功能特性

• 多种噪声模拟：支持高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等多种噪声模型，可自定义噪声参数
• 多样化复原算法：提供维纳滤波、中值滤波、自适应滤波等多种经典图像复原方法
• 全面质量评估：计算PSNR、SSIM等客观质量指标，评估复原效果
• 直观可视化：并排显示原始图像、加噪图像和复原结果，便于效果对比
• 性能分析：记录算法处理时间和内存占用，提供性能参考数据

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统图形界面
2. 选择需要处理的原始图像文件（支持jpg、png、bmp等格式）
3. 在界面中选择噪声类型并设置相应参数：

- 高斯噪声：设置标准差参数 - 椒盐噪声：设置噪声密度参数 - 泊松噪声：无需额外参数

1. 选择需要应用的图像复原算法
2. 点击处理按钮，系统将显示加噪图像、复原结果和三种图像的对比图
3. 查看生成的图像质量评估报告和算法性能分析数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图形用户界面的构建与事件处理、图像文件的读取与格式验证、多种噪声模型的数学建模与添加、各类复原算法的具体实现、图像质量的客观评价计算，以及最终结果的可视化展示与输出保存。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的操作流程。