基于小波域高斯尺度混合模型的MATLAB图像降噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现小波域高斯尺度混合模型的图像降噪算法，通过对含噪图像进行多尺度小波分解与统计分析，构建噪声和信号的高斯混合模型，完成自适应图像降噪，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波域高斯尺度混合模型的图像降噪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Javier Portilla等人提出的先进图像降噪算法。该系统利用离散小波变换对图像进行多尺度分解，通过高斯尺度混合模型(GSM)对小波系数进行统计建模，并采用贝叶斯最大后验概率估计方法实现自适应图像降噪。系统不仅提供高效的降噪处理功能，还包含完整的可视化分析和性能评估模块。

功能特性

• 多尺度小波分析：支持自定义小波基函数和分解层数的离散小波变换
• 自适应降噪处理：基于高斯尺度混合模型的智能参数估计与噪声去除
• 多噪声类型支持：可处理高斯白噪声、椒盐噪声等多种噪声类型
• 可视化对比分析：提供原始图像、含噪图像与降噪结果的多维度可视化
• 性能量化评估：自动计算PSNR值、信噪比改进程度等客观评价指标
• 参数灵活配置：支持噪声强度、小波函数、迭代次数等关键参数自定义设置

使用方法

1. 准备输入图像：将要处理的图像文件放置于指定目录，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 配置处理参数：

- 选择噪声类型和设置噪声强度参数 - 指定小波基函数（如DB4小波）和分解层数 - 调整迭代次数阈值等算法参数

1. 执行降噪处理：运行主程序启动降噪分析流程
2. 查看结果：

- 获取降噪后的清晰图像文件 - 查看处理过程可视化图表 - 分析性能评估报告中的量化指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上内存，处理大尺寸图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波多尺度分解、高斯混合模型参数估计、贝叶斯降噪算法执行、结果可视化生成以及性能指标计算等功能。该文件整合了完整的降噪处理链条，为用户提供了从输入到输出的一站式解决方案。