MATLAB实现基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的自适应图像去噪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现NSCT多尺度分解与自适应阈值处理，能够有效分离噪声与图像细节，显著提升噪声图像的视觉质量，适用于各类数字图像处理应用场景。

详 情 说 明

基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的图像自适应去噪系统，核心算法基于非下采样轮廓波变换（NSCT）。系统通过对含噪声图像进行多尺度、多方向的稀疏分解，利用自适应阈值处理技术精确分离噪声与图像细节，最终实现高质量的图像复原。该系统在处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型时，能显著提升图像质量，同时在保持图像边缘和纹理结构方面具有优异性能。

功能特性

• 高效的多尺度分析：采用非下采样金字塔（NSP）与方向滤波器组（NSDFB）实现图像的多尺度、多方向分解
• 自适应阈值去噪：根据不同尺度子带的统计特性自适应计算阈值，实现精准噪声分离
• 多噪声类型支持：可有效处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声模型
• 量化评估体系：提供PSNR、SSIM等客观评价指标，支持去噪效果量化分析
• 用户友好交互：支持图形界面操作，用户可灵活设置噪声参数和去噪选项

使用方法

1. 准备输入图像：准备需要去噪的灰度或彩色图像（支持PNG、JPG、BMP等格式）
2. 设置去噪参数：通过界面选择噪声类型、设置噪声强度等相关参数
3. 执行去噪处理：启动去噪算法，系统将自动完成图像分解、阈值处理和重构过程
4. 查看输出结果：获得去噪后的清晰图像，并可查看详细的去噪分析报告和性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上；支持OpenGL的显卡
• 磁盘空间：至少1GB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，实现了图像读入与预处理、非下采样轮廓波变换分解、基于子带统计特性的自适应阈值计算、噪声成分滤除与图像重构、去噪性能量化评估以及结果可视化与输出等关键功能模块。该文件作为系统的调度中心，协调各算法模块有序执行，确保去噪过程的完整性和效率。