MATLAB实现的基于蚁群算法小波域图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目创新性地融合蚁群优化算法与小波变换技术，通过对图像进行小波分解，利用蚁群算法自适应优化阈值选择，实现高效去噪同时保留图像细节。系统具有自适应性强的特点，适用于多种噪声场景。

详 情 说 明

基于蚁群算法的小波域图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像去噪技术，通过结合蚁群优化(ACO)算法与离散小波变换(DWT)，对含噪图像进行高效去噪处理。该方法基于2010年权威SCI期刊提出的创新思路，首先将图像分解至小波域，随后利用蚁群算法自适应地搜寻最优阈值来处理小波系数，从而在抑制噪声的同时最大限度地保留图像细节。经测试，该系统在峰值信噪比(PSNR)和主观视觉质量上均表现出优异性能。

功能特性

• 智能阈值优化：利用蚁群算法的全局搜索能力，自适应确定各子带最优阈值。
• 细节保留：小波变换的多分辨率特性结合精细阈值策略，有效保护图像边缘和纹理。
• 量化评估：输出去噪前后的PSNR值等多种客观质量指标，便于效果评估。
• 格式兼容：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式。
• 参数可调：用户可自定义蚁群算法迭代次数、种群规模等参数以适应不同场景。

使用方法

1. 准备待去噪的灰度图像（建议分辨率不低于512×512像素）。
2. 运行主程序，在提示时输入或选择图像路径。
3. 系统将自动完成小波分解、蚁群优化阈值搜索及图像重构全过程。
4. 程序会在原图目录生成去噪后的图像文件，并在命令行窗口显示详细的去噪参数报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存建议：≥4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理逻辑，其功能包括：读取用户指定的含噪图像数据；执行多级小波分解以获取各频带系数；初始化蚁群算法参数并启动迭代优化进程，以确定各子带最优阈值；应用阈值处理小波系数后执行小波逆变换重构图像；计算并输出关键性能指标如PSNR，同时保存最终的去噪结果。