MATLAB实现小波域贝叶斯阈值图像去噪系统 - Chang算法优化版本

资 源 简 介

本项目基于MATLAB复现并优化Chang等人提出的自适应贝叶斯阈值图像去噪算法，通过小波多尺度分解、贝叶斯阈值计算和系数处理，有效提升噪声图像的视觉质量与信噪比。

详 情 说 明

基于贝叶斯阈值的小波域图像去噪仿真系统——Chang算法复现与优化

项目介绍

本项目对 Chang 等人提出的自适应贝叶斯阈值图像去噪算法进行了完整的复现与优化。系统基于离散小波变换与贝叶斯估计理论，通过计算各小波子带的最优阈值并处理小波系数，有效去除图像中的加性高斯白噪声。该系统不仅提供了对标准测试图像的去噪能力，也支持用户自定义图像处理，并集成了多种质量评价指标用于性能分析。

功能特性

• 核心算法复现：精确实现了基于贝叶斯风险最小化的自适应阈值计算与处理。
• 多尺度分析：采用离散小波变换对图像进行多尺度分解与重构。
• 灵活的参数配置：支持自定义噪声水平、小波基函数、分解层数及阈值类型。
• 全面的结果输出：提供去噪图像、客观评价指标、阈值报告及可视化对比。
• 用户友好交互：设计简洁的界面或脚本流程，便于用户操作与结果分析。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像（JPEG、PNG、BMP等格式）置于指定路径。
2. 设置算法参数：

- 选择或输入高斯白噪声的方差。 - 指定使用的小波基（如Db、Sym等）。 - 设定小波分解的层数（建议3-5层）。 - 选择阈值处理函数（软阈值或硬阈值）。

1. 执行去噪处理：运行主程序，系统将自动完成加噪、小波分解、阈值计算、系数处理及图像重构全流程。
2. 查看与分析结果：系统将显示并保存去噪后的图像，同时输出噪声图像、性能指标（PSNR、SSIM）、各子带阈值报告以及多图像对比可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与控制中心，负责整合整个图像去噪流程。其主要功能包括：图像与参数的输入引导、噪声的添加、小波多尺度分解的执行、基于贝叶斯准则的各子带阈值计算、小波系数的阈值化处理、图像的重构与恢复，以及最终的去噪结果、评价指标和各类分析图表的输出生成。