基于MATLAB的自适应小波阈值图像去噪与压缩系统

资 源 简 介

该项目完整实现了Chang等人提出的BayesShrink自适应小波阈值算法，通过对含噪图像进行小波分解并基于贝叶斯统计计算各子带最优阈值，实现高效的图像去噪与压缩。系统适用于处理含高斯噪声的灰度图像。

详 情 说 明

基于BayesShrink小波自适应阈值的图像去噪与压缩仿真系统

项目介绍

本项目完整实现了Chang等人提出的基于贝叶斯阈值的自适应小波阈值算法，专门用于图像去噪和压缩。系统首先对含噪图像进行小波分解，然后根据贝叶斯统计原理计算各子带的最优阈值，通过对小波系数进行非线性阈值处理实现噪声抑制，最后重构得到去噪图像。该系统能够有效评估峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标，并与传统阈值方法进行对比验证，为图像预处理和压缩领域提供可靠的仿真工具。

功能特性

• 自适应阈值算法：实现BayesShrink算法，根据各小波子带的统计特性自动计算最优阈值
• 多尺度小波分析：支持Daubechies小波系列（db1-db8）的多层分解与重构
• 双重阈值处理：提供软阈值和硬阈值两种非线性处理方式
• 全面性能评估：计算PSNR和SSIM客观指标，量化去噪效果
• 对比验证分析：与VisuShrink等传统阈值方法进行系统性对比
• 可视化分析：展示小波系数分布变化和阈值处理过程

使用方法

输入配置

• 含噪图像：支持JPEG、PNG、BMP等标准格式的灰度图像
• 噪声参数：可指定高斯噪声方差或直接使用实际含噪图像
• 小波基选择：从db1到db8的Daubechies小波基中选择
• 分解层数：用户可配置小波分解深度，默认3-5层

输出结果

• 去噪图像：重构后的去噪图像，保持原图分辨率
• 量化指标：PSNR和SSIM数值评估报告
• 可视化图表：小波系数分布对比图
• 性能对比：与统一阈值方法的客观指标对比表格

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为系统的核心控制模块，实现了图像去噪与压缩的全流程管理，包括图像数据的读取与预处理、小波分解的多层执行、基于贝叶斯原理的自适应阈值计算、小波系数的非线性阈值处理、图像的重构与恢复、去噪效果的量化评估，以及与其他传统方法的对比分析功能。该文件通过集成各算法模块，为用户提供完整的图像处理解决方案。