MATLAB图像去噪分析系统：小波变换与分形理论对比研究

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于小波阈值去噪和分形维数滤波的图像去噪方法，可输出去噪图像与信噪比（SNR），通过定量与定性分析对比两者在细节保留和噪声抑制方面的性能差异。

详 情 说 明

基于小波变换与分形理论的图像去噪方法对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换与分形理论的图像去噪对比分析系统。该系统能够对含噪声的灰度图像进行两种不同的去噪处理：小波阈值去噪和分形维数滤波。通过输出处理后的图像和信噪比（SNR）指标，结合PSNR、SSIM等图像质量评估参数，从定量和定性两个维度对比分析两种方法在细节保留与噪声抑制方面的性能差异。

功能特性

• 双方法去噪处理：支持小波阈值去噪与分形维数滤波两种主流算法
• 多维度质量评估：提供SNR、PSNR、SSIM等多种客观评价指标
• 可视化对比分析：生成去噪效果对比图，直观展示边缘保留与噪声抑制差异
• 标准化输出：自动生成包含定量指标和定性分析的综合评估报告
• 格式兼容性强：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：准备含噪声的灰度图像（建议尺寸256×256至1024×1024像素）
2. 运行主程序：执行系统主函数启动去噪分析流程
3. 查看输出结果：

- 小波去噪后的图像及SNR值 - 分形去噪后的图像及SNR值 - 两种方法的细节对比图 - 综合去噪性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、小波阈值去噪算法实现、分形维数滤波计算、多种图像质量评价指标分析、结果可视化对比展示以及综合评价报告生成等完整处理流程。该文件通过模块化设计实现了从输入到输出的全自动分析，确保了两种去噪方法在相同条件下进行公平比较。