基于MATLAB的SAR图像去噪系统：Lee滤波器与小波变换集成方案

资 源 简 介

本项目开发MATLAB集成化SAR图像去噪系统，结合经典Lee滤波器与多种小波变换技术（Haar、Daubechies、Symlets等），有效消除SAR图像中的乘性噪声和斑点噪声，提升图像质量与分析精度。

详 情 说 明

基于Lee滤波器与小波变换的SAR图像去噪系统

项目介绍

本项目旨在开发一个集成化的SAR图像去噪解决方案，通过结合经典的Lee滤波器和多种小波变换技术，有效去除SAR图像中的乘性噪声和斑点噪声。系统支持参数调节、实时对比和定量评估，为SAR图像处理提供高效、灵活的工具。

功能特性

• Lee滤波器去噪：实现基于局部统计特性的自适应滤波算法，可调节窗口大小和噪声方差估计
• 多小波变换融合：集成Haar、Daubechies、Symlets等多种小波基，支持分解层数和阈值策略的选择
• 交互式参数调节：提供直观的界面用于滤波器和小波参数的实时调整
• 实时效果对比：同步显示原始图像、去噪过程各阶段结果和最终去噪图像的对比
• 定量质量评估：计算PSNR、SSIM、ENL等图像质量指标，生成评估报告
• 噪声分布分析：可视化展示去噪前后的噪声分布统计对比图

使用方法

1. 准备输入数据：准备单波段或多波段的SAR图像（支持.tiff、.jpg、.png等格式）
2. 参数配置：

- 设置Lee滤波器参数（窗口大小、噪声方差） - 选择小波基类型、分解层数和阈值策略

1. 执行去噪处理：运行主程序，系统将自动执行去噪流程
2. 查看结果：

- 获取去噪后的SAR图像（保持原始尺寸和格式） - 查看去噪过程可视化对比图 - 分析质量评估报告和噪声分布统计图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2022a或更高版本
• 内存要求：建议8GB以上，处理大型图像时推荐16GB
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，实现了SAR图像数据的完整处理流程控制，包括用户交互界面的启动与参数接收、图像文件的读取与预处理、Lee滤波器与小波去噪算法的协同执行、去噪效果的可视化展示与对比分析，以及最终结果图像和评估报告的生成与保存等功能集成。