基于小波变换与全变分正则化的MATLAB自适应图像去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自适应图像去噪，结合小波多尺度分析与全变分正则化技术，有效去除高斯/椒盐噪声并保留边缘细节，支持自动噪声估计与多参数优化处理。

详 情 说 明

基于小波变换和全变分正则化的自适应图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的图像去噪算法，通过小波多尺度分析结合全变分正则化方法，对含噪图像进行自适应去噪处理。系统能够有效去除高斯噪声、椒盐噪声等多种常见噪声，同时在去噪过程中保持图像的边缘细节信息。该系统支持自动噪声水平估计、智能多尺度阈值选择以及灵活的人机交互参数调节功能。

功能特性

• 多噪声类型处理：支持高斯噪声、椒盐噪声及混合噪声的有效去除
• 自适应去噪机制：结合小波变换的多尺度分析与全变分正则化技术，实现边缘保持的自适应去噪
• 智能参数估计：具备自动噪声水平估计功能，可智能选择最优去噪阈值
• 灵活参数调节：提供手动模式，支持用户自定义小波基类型、阈值模式和边缘增强强度
• 全面结果分析：输出去噪质量评价指标（PSNR、SSIM）、噪声分布对比图和多尺度分解可视化结果

使用方法

1. 准备输入图像：准备待去噪的图像文件（支持JPG、PNG、BMP、TIFF格式）
2. 设置处理参数：

- 选择噪声类型（高斯/椒盐/混合） - 指定噪声强度估计值（可选自动估计） - 选择小波基类型（如Daubechies、Symlets等） - 设置处理模式（自动/手动阈值） - 调整边缘增强强度参数

1. 执行去噪处理：运行主程序开始图像去噪分析
2. 查看输出结果：

- 去噪后的高质量图像 - 去噪过程分析报告（含PSNR、SSIM等质量指标） - 噪声分布对比直方图 - 多尺度小波系数分布热力图

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux发行版或macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、噪声类型识别与参数估计、小波多尺度分解与阈值去噪处理、全变分正则化边缘保持优化、去噪效果定量评估与分析报告生成，以及结果可视化与输出保存等完整功能链。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供一站式的图像去噪解决方案。