基于MATLAB的Perona-Malik各向异性扩散3D图像平滑去噪系统

资 源 简 介

本项目实现Perona-Malik各向异性扩散模型，专门用于3D医学图像的高斯噪声去除。通过非线性偏微分方程控制扩散过程，在有效平滑噪声的同时保留重要边缘特征，提升医学图像质量。

详 情 说 明

基于Perona-Malik各向异性扩散模型的3D图像平滑去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的3D图像去噪技术，核心是基于Perona-Malik(P-M)各向异性扩散模型。该系统专门针对3D医学图像或体数据的高斯噪声去除需求，通过求解非线性偏微分方程控制扩散过程，能够在有效平滑噪声的同时，精确保留图像中的重要边缘结构与细节特征。该方法克服了传统线性滤波导致的边缘模糊问题，为医学影像分析提供了高质量的预处理工具。

功能特性

• 梯度计算与扩散系数调节：精确计算3D图像梯度场，根据梯度幅值自适应调节扩散系数
• 时间迭代扩散优化：采用显式有限差分法进行迭代求解，实现稳定的扩散过程
• 多尺度边缘保持处理：通过参数调节实现不同尺度下的边缘保护效果
• 可视化对比分析：提供完整的去噪效果可视化与量化评估体系
• 自适应参数调整：根据噪声水平和图像特征智能优化处理参数

使用方法

1. 准备输入数据：支持.mat格式的3D数据矩阵或DICOM序列文件
2. 设置处理参数：

- 噪声水平估计（标准差σ） - 扩散系数函数选择（指数型/分段线性型） - 迭代次数与时间步长 - 边缘敏感参数K值

1. 执行去噪处理：运行主程序启动去噪流程
2. 查看输出结果：

- 去噪后的3D图像数据 - 能量变化收敛曲线 - 切片对比可视化图像 - PSNR和SSIM量化评估报告 - 边缘保持效果分析图集

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少8GB内存（推荐16GB以上处理大型3D数据）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括3D图像数据的读取与预处理、Perona-Malik扩散模型的参数初始化与配置、基于有限差分法的迭代求解过程、扩散系数的动态计算与更新、去噪过程的实时监控与收敛判断、处理结果的量化评估与可视化输出生成。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，确保用户可通过简单配置即可完成专业的3D图像去噪处理。