MATLAB Bandelet小波图像去噪工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供基于Bandelet变换的图像去噪解决方案，支持几何流自适应的基构造与多尺度处理，可有效去除多种噪声类型，适用于图像增强与信号处理研究。

详 情 说 明

MATLAB Bandelet小波图像去噪工具箱

项目介绍

本工具箱是专为图像去噪设计的MATLAB工具包，基于Bandelet多尺度几何分析理论开发。通过自适应几何流优化和高效的系数处理算法，能够有效去除图像中的各种噪声，同时保持图像的几何结构和边缘信息。该工具箱为研究人员和工程师提供了一套完整的Bandelet变换图像处理解决方案。

功能特性

• 几何流自适应Bandelet基构造：根据图像几何特征自动优化基函数方向
• 多尺度Bandelet变换：实现完整的变换与反变换处理流程
• 多噪声类型支持：处理高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等常见噪声模型
• 双重去噪策略：提供阈值去噪和贝叶斯去噪两种先进的去噪方法
• 质量评估体系：内置PSNR、SSIM等多种图像质量评价指标
• 可视化分析：支持去噪过程各阶段的图像对比和参数可视化

使用方法

1. 准备输入图像：载入待处理的灰度图像矩阵（uint8或double格式）
2. 配置噪声参数：指定噪声类型（高斯/椒盐等）和强度参数（方差/密度等）
3. 设置变换参数：调整分解层数、阈值策略和几何流优化迭代次数
4. 执行去噪处理：运行主程序完成图像去噪分析
5. 查看结果：获取去噪图像和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，负责协调整个去噪系统的运行。它实现了图像预处理、噪声参数解析、Bandelet变换执行、去噪算法调用、结果质量评估以及可视化输出等关键功能模块的集成管理，为用户提供一站式的图像去噪处理解决方案。