基于小波变换与偏微分方程的混合图像降噪MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种创新图像降噪算法，通过小波多分辨率分解结合各向异性偏微分方程滤波，在有效抑制噪声的同时保持图像边缘特征。系统实现了噪声分离与针对性处理，显著提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波变换与偏微分方程的混合图像降噪系统

项目介绍

本项目开发了一个先进的混合图像降噪算法，通过融合小波多分辨率分析与偏微分方程扩散模型的优势，实现在有效抑制噪声的同时保留图像边缘细节。系统首先利用小波变换将图像分解到不同频带，针对噪声集中的高频分量应用各向异性偏微分方程滤波，最后通过小波重构获得高质量的降噪图像。该系统支持灰度与彩色图像的批量处理，并提供全面的噪声评估与可视化功能。

功能特性

• 混合降噪算法：结合小波变换的频域分析能力与偏微分方程的空间适应性
• 多格式支持：处理JPEG、PNG、BMP等常见格式的噪声图像
• 批量处理：支持单张图像与批量图像处理模式
• 参数可配置：

- 小波基类型选择（db4、sym5等） - 扩散迭代次数调整 - 热传导系数设置 - 噪声类型模拟（高斯噪声、椒盐噪声等）

• 质量评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标
• 可视化输出：

- 生成原图/噪声图/降噪图三列对比图 - 绘制小波分解系数能量分布图谱

• 报告生成：输出包含质量指标和运行时间统计的文本报告

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的噪声图像放置于指定输入目录
2. 参数配置：根据需求调整算法参数（小波基类型、迭代次数等）
3. 执行降噪：运行主程序启动降噪处理流程
4. 查看结果：

- 降噪后的图像保存在输出目录 - 可视化对比图显示处理效果 - 文本报告提供量化评估结果

1. 批量处理：设置批量模式可自动处理多张图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上RAM（处理高分辨率图像时需更大内存）
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式转换、噪声模拟与添加功能、小波多尺度分解与重构操作、基于偏微分方程的扩散滤波处理、降噪效果的质量指标计算、结果图像与可视化图谱的生成以及处理报告的自动输出等关键能力。