基于MATLAB小波变换的图像去噪与重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB小波变换的多分辨率分析特性，对含噪图像进行多级分解与阈值去噪处理，支持自适应噪声抑制和重构效果对比，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波变换的图像去噪与重构系统

项目介绍

本项目是一个基于小波变换的图像去噪与重构系统。系统利用小波变换的多分辨率分析特性，对输入的含噪图像进行多级小波分解，通过对高频小波系数的阈值处理实现噪声抑制，最终通过小波逆变换重构得到去噪后的图像。系统支持多种噪声类型的自适应处理，并提供详细的去噪效果评估和可视化分析。

功能特性

• 多小波基支持：支持db4、sym8等多种小波基函数
• 自适应阈值去噪：提供软阈值和硬阈值处理方式，可根据噪声特性自适应选择
• 多级分解重构：支持1-5层小波分解，满足不同细节保留需求
• 噪声类型识别：能够识别和处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型
• 可视化分析：提供小波分解系数图谱、去噪前后对比界面
• 质量评估：计算峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等图像质量指标

使用方法

1. 准备输入图像：准备需要去噪的灰度图像（支持JPEG、PNG、BMP格式）
2. 设置处理参数：

- 选择合适的小波基类型（如db4、sym8） - 设定小波分解层数（1-5层） - 选择阈值处理方式（软阈值或硬阈值） - 指定噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等）

1. 执行去噪处理：运行主程序开始图像去噪过程
2. 查看结果：系统将显示去噪前后的对比图像、小波系数图谱和质量评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与控制功能，它负责整合整个图像去噪流程，包括读取输入图像、参数配置界面管理、小波分解与重构算法调用、阈值处理执行、结果可视化展示以及质量评估指标计算等关键操作环节。该文件实现了用户交互与算法处理的无缝衔接，确保系统各模块协调运作。