Lee滤波图像去噪MATLAB函数文件

资 源 简 介

该项目提供一个专门用于实现Lee滤波算法的MATLAB函数文件。Lee滤波是一种基于局部统计信息的自适应空间滤波器，主要用于抑制图像中的相干斑噪声，在合成孔径雷达即SAR图像处理以及医学超声成像领域具有极高的实用价值。其核心实现方法是利用图像的局部均值和局部方差来动态调整滤波强度，通过计算每个像素邻域内的统计特性来确定加权因子。在图像的均匀区域，该算法会执行较强的平滑操作以消除噪声；在图像的边缘、点目标或纹理细节区域，算法会自动减小滤波强度，从而避免图像边缘模糊。该函数具备良好的移植性，不仅支持自定义滑动

详 情 说 明

Lee滤波算法MATLAB实现项目说明

项目介绍

本项目提供了一个基于MATLAB实现的Lee滤波算法。该算法是一种经典的自适应空间域滤波技术，专门用于减少图像中的相干斑噪声（Speckle Noise）。Lee滤波通过分析像素邻域内的局部统计特性（均值和方差），动态地在平滑噪声与保留边缘细节之间寻找平衡点。它广泛应用于合成孔径雷达（SAR）图像预处理、医学超声图像增强等对噪声抑制和细节保持要求极高的领域。

功能特性

1. 自适应平滑：算法能自动识别图像的平滑区域和边缘区域。在均匀区域增强滤波强度以抑制噪声，在边缘或纹理区域减弱滤波强度以防止模糊。
2. 乘性噪声处理：专门针对符合乘性噪声模型的相干斑噪声进行建模和优化。
3. 矩阵化运算：代码内部使用卷积算子代替多重循环，显著提升了处理大规模图像数据的速度。
4. 完备的评估体系：集成峰值信噪比（PSNR）与均方误差（MSE）计算功能，直观量化滤波效果。
5. 高鲁棒性：内置图像读取报错处理机制，当外部图片缺失时可自动生成合成图像进行演示。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

实现逻辑与步骤

核心脚本遵循严谨的图像处理流程，具体步骤如下：

1. 环境初始化：清理控制台、清空工作区变量并关闭外部图像窗口，确保运行环境纯净。
2. 图像获取与格式转换：程序尝试读取指定的灰度测试图，若读取失败则自动调用数学模型生成演示图像。随后将图像转换为双精度浮点数格式（double），以满足高精度数值计算的需求。
3. 噪声模拟：根据设定的噪声方差参数，利用乘性噪声模型向原图添加相干斑噪声。
4. 核心滤波处理：

- 局部统计计算：通过构造滑动窗口卷积核，计算每个像素邻域内的局部均值和平方均值。 - 变量推导：根据统计学公式计算局部方差，并有效处理数值计算中可能出现的微小负值。 - 权重因子计算：计算信号方差分量，并据此得出加权系数K。该系数决定了最终结果中局部均值与原始像素值的占比。 - 像素重构：利用加权公式输出滤波后的像素值，并进行边界溢出处理，将灰度值约束在标准范围内。

1. 结果评估与可视化：计算滤波前后的MSE及PSNR指标。最后开启图形窗口，并排对比展示原始图、含噪图及滤波修复图，并在标题中实时显示性能指标。

算法细节分析

1. 权重因子（K）的作用：K值的取值范围在0到1之间。在图像平滑区域，局部方差接近于噪声方差，K值减小，输出更偏向局部均值（增强平滑）；在边缘区域，信号方差占据主导，K值增大，输出更偏向原始像素值（保留细节）。
2. 计算优化：算法没有使用低效的嵌套循环来遍历像素，而是通过 imfilter 函数配合 ‘average’ 算子快速获取整个矩阵的局部统计数据，这使得处理百万像素级的图像也能在瞬间完成。
3. 边界处理：采用对称填充（symmetric padding）技术处理图像边缘，有效避免了边界像素在滤波后出现黑边或失真现象。

使用方法

1. 将MATLAB当前文件夹定位至脚本所在目录。
2. 在命令行窗口直接运行主程序脚本。
3. 观察弹出的对比图像和命令行输出的性能分析数据。
4. 如需处理自定义图像或调整滤波效果，可直接修改脚本中的窗口尺寸（windowSize）或噪声强度参数。