基于邻阈小波图像去噪的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种基于滑动窗口的局部小波阈值去噪算法，支持3×3和5×5邻域窗口，有效平衡噪声抑制与边缘保留。自动计算去噪图像的MSE与PSNR质量指标，适用于灰度图像增强处理。

详 情 说 明

基于邻阈的小波图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于邻阈的小波图像去噪方法，通过滑动窗口对图像进行局部阈值处理。该方法在有效减少图像噪声的同时，能够较好地保留图像的边缘细节特征。系统支持3×3和5×5两种邻域窗口大小，可计算去噪后的图像质量评价指标（MSE和PSNR），适用于各类灰度图像的噪声抑制处理。

功能特性

• 局部阈值处理：采用滑动窗口技术实现小波域的邻阈去噪算法
• 多窗口支持：提供3×3和5×5两种邻域窗口大小选择
• 小波基可选：支持多种小波基函数（如haar、db4等）
• 质量评价：自动计算去噪图像的MSE和PSNR指标
• 中间数据输出：可选输出各层小波系数阈值处理结果
• 格式兼容：支持常见图像格式（.jpg、.png、.bmp）

使用方法

1. 准备待处理的含噪声灰度图像
2. 运行主程序，根据提示输入以下参数：

- 图像文件路径 - 邻域窗口大小（3或5） - 小波基函数类型 - 是否输出中间过程数据

1. 系统自动执行去噪处理并显示结果：

- 输出去噪后的灰度图像 - 显示MSE和PSNR评价指标 - 可选保存阈值处理中间结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波变换分解、基于滑动窗口的局部阈值计算、小波系数重构、去噪图像输出以及质量评价指标计算等完整功能模块。该文件通过参数化设计支持用户灵活选择处理方式和输出选项。