MATLAB实现基于小波分解的X-CT图像噪声抑制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过小波变换分解X-CT图像，采用自适应阈值算法抑制高频噪声，重构后显著提升图像质量，适用于医学影像预处理。

详 情 说 明

基于小波分解的X-CT图像噪声抑制处理系统

项目介绍

本项目专业针对X射线计算机断层扫描（X-CT）图像，开发了一套基于小波变换的噪声抑制处理系统。系统通过多尺度小波分解技术分离图像中的噪声成分，结合自适应阈值算法有效滤除高频噪声，并通过精确重构显著提升医学图像的清晰度与质量。系统提供完整的质量评估与可视化对比功能，支持单张及批量处理模式，适用于医学影像分析与诊断辅助。

功能特性

• 多尺度小波分析：支持多种小波基（如db4、sym8）和可配置的分解层数，实现精细的频率成分分离。
• 自适应阈值去噪：提供多种阈值策略（如软阈值、硬阈值），自适应处理不同噪声水平。
• 图像质量量化评估：自动计算去噪前后的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
• 可视化对比分析：生成包含原始图像、去噪结果及噪声残差的对比视图。
• 多格式输入/输出支持：输入支持DICOM序列及JPEG/PNG/TIFF等标准格式；输出支持相同格式及分析报告导出。
• 批处理能力：支持对图像序列进行批量噪声抑制处理，提高效率。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的X-CT图像（单张或序列）放置于指定目录。
2. 配置处理参数：在程序启动后或配置文件中，选择小波基类型、分解层数、阈值方法等参数。
3. 执行噪声抑制：运行主程序，系统将自动完成小波分解、阈值去噪及图像重构。
4. 查看与分析结果：程序将显示去噪前后的图像对比、噪声残差图及PSNR/SSIM指标。处理后的图像和报告可导出保存。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 硬件建议：内存 ≥ 4 GB，用于处理高分辨率医学图像序列

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程与控制逻辑。其主要功能包括：读取并解析输入的医学图像数据；调用小波变换模块对图像进行多尺度分解；根据用户配置选择并应用阈值算法进行噪声抑制；执行小波重构生成去噪后的图像；计算图像质量评价指标并提供可视化对比结果的显示与导出。此外，它还负责协调批处理任务的执行与管理。