MATLAB实现基于双阈值策略的小波变换图像去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套小波图像去噪系统，支持软硬双阈值策略。用户可自定义阈值类型、小波基函数和分解层数，通过多尺度分解有效滤除图像噪声，提升图像质量。

详 情 说 明

基于双阈值策略的小波变换图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于软硬双阈值策略的小波变换图像去噪系统。系统能够对含噪图像进行多尺度小波分解，在不同频段子带系数上分别应用硬阈值和软阈值策略进行噪声滤除。用户可根据需求灵活选择小波基函数、分解层数和阈值类型，系统提供完整的可视化分析和量化评估功能。

功能特性

• 多格式图像支持: 兼容RGB彩色图像和灰度图像，支持JPG、PNG、BMP等多种格式
• 灵活参数配置: 可选择小波基函数(db1-db10、sym等)、分解层数(1-5层)、阈值类型(硬阈值/软阈值/混合阈值)
• 多种噪声模拟: 支持高斯噪声、椒盐噪声等模拟噪声，也可处理实际含噪图像
• 全面可视化分析: 展示小波分解各层系数图、阈值处理效果对比图
• 量化质量评估: 提供PSNR、SSIM、MSE等多维度图像质量评估指标
• 对比展示: 生成原始图像、含噪图像、去噪图像三合一对比图

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 导入待处理图像（可选择添加模拟噪声或直接使用含噪图像）
3. 设置小波基函数、分解层数和阈值类型等参数
4. 执行去噪处理算法
5. 查看处理结果：去噪图像、可视化分析图和量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像导入与预处理、小波多尺度分解、双阈值去噪算法执行、图像重构、质量评估指标计算以及结果可视化展示。该文件整合了参数配置界面、算法处理流程和结果输出模块，为用户提供完整的图像去噪解决方案。