基于Contourlet与Wavelet变换的MATLAB图像增强去噪系统

资 源 简 介

本项目利用Contourlet变换和Wavelet变换的多尺度分析特性，实现图像细节增强与噪声抑制。系统支持多种变换算法组合，可有效提升图像质量，适用于医学成像、遥感图像处理等领域。

详 情 说 明

基于Contourlet变换与Wavelet变换的多尺度图像增强与去噪系统

项目介绍

本项目实现了基于Contourlet变换和Wavelet变换的多尺度图像增强与去噪算法。通过利用Contourlet变换的多方向捕获能力与Wavelet变换的多尺度分析特性，系统能够有效提取图像中的细节和边缘信息，显著提升图像的视觉质量并抑制噪声干扰。该项目支持多种变换算法的组合应用，用户可根据医学影像、自然图像等不同类型图像的特点进行自适应处理，提供从变换分解、系数处理到图像重构的完整处理流程。

功能特性

• 多尺度分析：结合Wavelet变换的尺度分析优势与Contourlet变换的方向捕捉能力。
• 自适应处理：提供可调节参数（如变换层数、滤波器类型、增强/去噪阈值），适应不同图像的处理需求。
• 广泛兼容性：支持灰度图像与彩色图像（JPG、PNG、BMP等常见格式）的处理。
• 结果量化：除输出增强/去噪图像外，还可提供变换系数矩阵、信噪比（SNR）或峰值信噪比（PSNR）等量化指标。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件置于指定目录。
2. 参数设置：根据图像特性与处理目标，调整变换层数、滤波器类型及阈值等参数。
3. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成图像读取、变换分解、系数处理与重构等步骤。
4. 结果输出：处理后的图像可保存为文件或直接显示，同时可在命令行查看相关量化指标。

系统要求

• MATLAB：版本R2016a或更高。
• 图像处理工具箱：需安装MATLAB图像处理工具箱以支持基本图像操作。
• 内存：建议不少于4GB，处理高分辨率图像时需更大内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式校验、变换算法（Contourlet与Wavelet）的调用与参数管理、多尺度分解与系数处理（增强与去噪）、图像重构与结果显示，以及最终结果的输出与量化评估。