MATLAB实现基于提升小波变换的自适应图像去噪系统

资 源 简 介

该MATLAB项目采用提升小波变换对图像进行多尺度分解，通过自适应阈值量化处理高频噪声，结合智能噪声估计策略，在有效抑制噪声的同时保留图像细节。支持用户自定义小波基选择，提供实用的图像去噪解决方案。

详 情 说 明

基于提升小波变换的图像自适应阈值去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于提升小波变换（Lifting Wavelet Transform）的图像去噪系统。系统通过对图像进行多尺度分解，针对不同尺度的高频子带采用自适应阈值量化方法（如SURE阈值、贝叶斯阈值）进行噪声抑制，最后通过小波重构获得去噪图像。核心优势在于结合了噪声估计与智能阈值选择策略，能够在有效去除噪声的同时最大限度地保留图像的边缘和细节信息。

功能特性

• 多尺度分析：支持1-5层提升小波分解，深入分析图像不同尺度的特征
• 自适应阈值处理：提供SURE阈值、贝叶斯阈值等自适应阈值方法，支持软阈值和硬阈值量化方式
• 灵活参数配置：可自定义小波基类型（Haar、Db4等）、分解层数、阈值策略和噪声估计模式
• 全面结果输出：输出去噪图像、各尺度高频系数处理对比图及PSNR、SSIM等客观评价指标
• 多样化输入支持：兼容JPG/PNG/BMP格式的8位/16位灰度图像

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像文件
2. 在参数配置区设置小波基类型、分解层数、阈值方法等参数
3. 选择噪声估计模式（自动估计或手动指定噪声水平）
4. 运行主程序开始去噪处理
5. 查看输出的去噪图像、系数对比图和评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、提升小波分解计算、基于噪声估计的自适应阈值处理、小波系数重构以及去噪效果评估与可视化输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供了完整的去噪解决方案。