MATLAB复数小波变换图像增强与去噪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现复数小波变换(CWT)，针对数字图像进行频率与相位分解，结合自适应阈值处理完成图像去噪与边缘增强，有效提升图像质量与细节保留能力。

详 情 说 明

基于复数小波变换的图像增强与去噪分析系统

项目介绍

本项目实现了一套基于复数小波变换(CWT)的图像处理分析系统。系统利用复数小波变换在时频分析中的优越特性，对数字图像进行多尺度分解与重构，重点应用于图像去噪和增强两大核心场景。通过提取图像的频率和相位信息，结合小波阈值处理技术，能够在有效抑制噪声的同时较好地保留图像边缘细节，并提供全面的处理效果分析和质量评估。

功能特性

• 复数小波分解: 实现对灰度图像或RGB彩色图像的复数小波变换，提取多尺度频率和相位信息
• 智能图像去噪: 采用自适应阈值算法进行小波系数处理，有效去除噪声并保留图像细节特征
• 频率增强处理: 利用复数小波的频率响应特性，增强图像的特定频带成分，改善视觉效果
• 多维度分析: 提供小波系数可视化、频域特征图和处理前后对比分析
• 质量评估: 自动计算PSNR、SSIM等图像质量评价参数，量化处理效果

使用方法

1. 准备输入图像: 系统支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，可处理二维灰度图像或三维RGB彩色图像

1. 设置处理参数:

- 选择小波基函数类型（如Morialet小波、Daubechies小波等） - 指定小波分解层数（通常3-5层） - 调整阈值参数（软阈值/硬阈值及阈值大小） - 配置增强参数（频率增强范围和强度）

1. 执行处理流程:

- 系统自动完成小波分解、系数处理、图像重构全过程 - 实时显示处理进度和中间结果

1. 查看输出结果:

- 获取处理后的图像文件（保持原格式） - 分析小波系数矩阵和频域特征图 - 查看原始与处理后图像的差异分析图 - 查阅PSNR、SSIM等质量评价报告

系统要求

• 操作系统: Windows 7/10/11, Linux各发行版, macOS 10.14+
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置: 推荐4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 磁盘空间: 至少500MB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，实现了图像载入与预处理、复数小波变换的正反变换计算、多尺度分解系数的阈值去噪处理、频率选择性增强算法、图像质量评价指标计算以及结果可视化展示等功能模块，为用户提供完整的图像处理解决方案。