使用MATLAB实现的Bandelet-BLSGSM图像平移不变去噪系统

资 源 简 介

该项目基于Bandelet多尺度几何变换与BLSGSM贝叶斯模型，通过方向自适应分解与平移不变处理，有效提升图像去噪性能。MATLAB实现包含完整预处理、阈值优化及重构模块，适用于自然图像降噪。

详 情 说 明

基于 Bandelet 变换与 BLSGSM 模型的图像平移不变去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像去噪技术，结合了 Bandelet 多尺度几何变换与 BLSGSM（贝叶斯最小二乘高斯尺度混合）模型，并采用平移不变去噪框架。系统通过自适应捕捉图像的几何边缘特征，在有效去除噪声的同时保留图像细节，特别对大尺寸图像进行了内存优化处理。

功能特性

• 多尺度几何分析：利用 Bandelet 变换自适应地捕捉图像边缘和纹理方向信息
• 贝叶斯统计建模：采用 BLSGSM 模型对变换系数进行精确的概率建模与估计
• 平移不变去噪：消除传统去噪方法产生的伪吉布斯效应
• 大图像优化：智能分块处理策略，支持高达 4096×4096 像素的大尺寸图像
• 性能评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）质量指标
• 可视化输出：生成原图、去噪结果和噪声分布的对比分析图

使用方法

1. 准备输入图像（支持 JPG、PNG、BMP 等格式）
2. 运行主程序，系统自动处理图像去噪全过程
3. 查看输出的去噪后图像（double 格式）
4. 获取 PSNR 评估结果和可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 推荐内存：8GB 以上（处理大图像时）
• 磁盘空间：500MB 以上可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、Bandelet多尺度分解与几何流计算、基于BLSGSM模型的系数统计建模与贝叶斯估计、平移不变去噪重构以及结果评估与可视化输出。该文件采用分块处理策略管理大尺寸图像的内存使用，确保系统稳定运行。