MATLAB实现基于PDF修正的全变分图像去噪算法

资 源 简 介

本项目实现了PDF修正的全变分图像去噪算法，通过概率密度函数优化传统TV模型，显著减少阶梯效应，有效去除图像噪声并保持边缘细节。适用于含噪图像处理与图像增强任务。

详 情 说 明

基于PDF修正的全变分图像去噪算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的全变分（Total Variation, TV）图像去噪算法，通过引入概率密度函数（PDF）修正机制来解决传统TV模型在处理特定噪声时容易产生的阶梯效应问题。算法核心在于利用噪声分布的统计特性对TV正则化项进行自适应调整，从而在有效去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声的同时，更好地保留图像的边缘细节和纹理特征。本实现支持对灰度图像与彩色图像进行处理，并提供灵活的参数配置以平衡去噪强度与细节保留。

功能特性

• 先进的去噪模型：结合经典的全变分正则化与PDF噪声修正，提升去噪质量，减少人工伪影。
• 多噪声类型支持：可有效处理高斯噪声、椒盐噪声及混合噪声。
• 灵活的参数调节：用户可自定义正则化参数（λ）、迭代次数、收敛阈值等，以控制去噪效果。
• 全面的输出结果：不仅输出去噪后的清晰图像，还提供：

* 能量函数在优化过程中的变化曲线。 * 峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等客观质量评估指标。 * 算法运行时间、收敛迭代次数等性能统计报告。 * 原始图像、噪声图像与去噪结果的对比分析图。

使用方法

1. 准备输入：准备好待去噪的图像文件（支持 .jpg, .png, .bmp 等常见格式）。
2. 设置参数：在运行前，根据需求设置以下关键参数：

* 噪声类型：选择需要去除的噪声类型（例如：'gaussian' 或 'salt & pepper'）。 * 噪声强度：对于高斯噪声，指定标准差；对于椒盐噪声，指定噪声密度。 * 正则化参数λ：该值越大，去噪效果越强，但可能过度平滑细节；值越小，则边缘保留越好，但去噪可能不彻底。 * 迭代次数：设定梯度下降优化算法的最大迭代步数。 * 收敛阈值：当连续迭代间的变化小于此阈值时，算法将提前终止，以节省计算时间。

1. 运行算法：执行主程序。算法将开始迭代优化过程。
2. 查看结果：程序运行完毕后，将在指定目录生成去噪图像文件、质量评估报告和可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

本项目的主入口程序封装了算法的核心流程与功能。其主要作用包括：初始化运行环境与参数配置，读取并预处理输入的待去噪图像，根据用户指定的噪声模型和参数为图像添加模拟噪声，调用并执行基于PDF修正的全变分去噪算法的迭代求解过程，实时监控能量函数的收敛情况，在去噪完成后计算各项图像质量评价指标，并最终生成包含去噪图像、性能指标、收敛曲线及对比图在内的所有结果输出。