WaveletTransformToolbox：MATLAB小波变换图像去噪与增强教学系统

资 源 简 介

专为MATLAB初学者设计的小波变换图像处理教学工具，提供交互式多尺度分解演示、三种阈值去噪方法（硬阈值、软阈值、自适应阈值）及图像增强功能，帮助用户直观掌握小波变换的核心原理与应用技巧。

详 情 说 明

小波变换图像去噪与增强学习系统

项目介绍

本项目是一个针对初学者设计的小波变换图像处理教学工具，通过交互式界面演示小波变换在图像去噪与增强中的应用。系统实现了完整的小波多尺度分析流程，包含分解、系数处理与重构三个阶段，帮助用户直观理解小波变换的原理和效果。

功能特性

核心功能模块

• 交互式小波分解与重构演示：可视化展示多尺度分解过程，包括近似系数和水平、垂直、对角细节系数
• 智能阈值去噪算法：提供硬阈值、软阈值和自适应阈值三种去噪方法
• 图像增强处理：支持小波系数增强和边缘强化功能，提升图像视觉效果
• 实时对比显示：并行展示原始图像与处理结果，便于效果评估
• 灵活参数调节：可调参数包括小波基函数选择、分解层数设置、阈值参数等

输入支持

• 支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理
• 内置标准测试图像库（Lena、Cameraman等）
• 支持用户自定义图像上传

输出结果

• 处理前后图像对比显示（子图布局）
• 小波分解系数可视化展示
• 去噪/增强效果量化指标（PSNR、SNR、MSE）
• 可导出处理结果图像（PNG格式）
• 生成处理参数报告文档

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 加载图像：从测试图像库选择或上传自定义图像
3. 参数设置：选择小波基函数、分解层数、处理方法等参数
4. 执行处理：点击处理按钮开始小波变换分析
5. 结果分析：查看对比效果和量化指标，调整参数优化结果
6. 导出成果：保存处理后的图像和参数报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 显示器分辨率：1280×720以上
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心交互功能，包括图形用户界面的构建与布局、图像文件的读取与预处理、小波变换参数的配置界面、多种去噪与增强算法的执行控制、处理结果的可视化展示以及输出文件的生成与管理。该文件通过模块化设计整合了所有功能组件，为用户提供完整的图像处理工作流程。