MATLAB经典TV模型图像去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现经典全变分（TV）图像去噪模型，有效消除高斯、椒盐等常见噪声，支持灰度与彩色图像处理，提供简便高效的图像增强解决方案。

详 情 说 明

MATLAB环境下的经典TV模型图像去噪系统

项目介绍

本项目是一个基于经典全变分（Total Variation）理论的图像去噪系统，专门用于处理数字图像中的常见噪声。系统采用全变分正则化技术构建能量泛函，通过梯度下降优化算法实现噪声的有效去除，同时保持图像边缘等重要特征。支持灰度图像和彩色图像处理，并提供完整的质量评估与可视化分析功能。

功能特性

• 多噪声类型处理：有效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声
• 双模式图像支持：兼容灰度图像（二维矩阵）和彩色图像（三维RGB矩阵）
• 参数灵活可调：用户可自定义正则化参数λ、迭代次数和收敛阈值
• 全面质量评估：提供峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）量化指标
• 直观可视化展示：生成原始图像、噪声图像和去噪结果的对比图，以及迭代过程收敛曲线

使用方法

1. 准备图像数据：将待处理图像置于指定路径，支持jpg、png、bmp等标准格式
2. 设置噪声参数：根据需要选择添加高斯噪声（指定方差）或椒盐噪声（指定密度）
3. 配置模型参数：调整正则化系数λ（默认0.1）、迭代次数（默认100）等关键参数
4. 执行去噪处理：运行主程序，系统将自动完成图像去噪和结果分析
5. 查看输出结果：获取去噪后的图像文件、质量评估指标和可视化对比图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、噪声模型添加、全变分能量泛函构建、基于梯度下降的优化求解、去噪效果量化评估以及多维度结果可视化等完整功能模块。该文件作为系统入口，协调各算法组件协同工作，确保去噪处理流程的顺畅执行。