图像去噪是图像处理领域的重要研究方向，旨在去除图像中的噪声，同时尽可能保留其细节信息。
项目信息
编号：MCV-80
大小：4M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
图像去噪是图像处理领域的重要研究方向，旨在去除图像中的噪声，同时尽可能保留其细节信息。本文基于 MATLAB 平台，研究了小波变换（Wavelet Transform） 在图像去噪中的应用，重点分析了硬阈值（Hard Thresholding）、软阈值（Soft Thresholding）以及自适应阈值（BayesShrink、VisuShrink） 等方法的去噪性能。
实验采用 均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM） 作为评价指标，对比不同阈值方法在不同噪声水平下的效果，并进一步探讨了不同小波基（Daubechies、Symlet、Coiflet） 对去噪质量的影响。
实验结果表明：自适应阈值方法在不同噪声水平下均能提供更稳定的去噪效果，而 Coiflet 小波基在去噪能力和边缘保持方面表现最佳。最后，本文总结了小波去噪方法的优缺点，并探讨了未来的研究方向，如结合深度学习优化去噪、双树复小波变换（DTCWT）提高方向性、局部自适应阈值策略 以进一步提升去噪性能。
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运行效果
运行 main.m
1. 小波变换分解（DWT）
图片 1（DWT 分解层数 4）
该图展示了对 Lena 图像进行 4 级小波分解 后的子带图像。
（1）左上角 为最低频的近似部分（Approximation，A）。
（2）右上角、左下角、右下角 分别是 水平细节（H）、垂直细节（V）、对角细节（D），表示图像的不同方向信息。
分析：
（1）小波变换可以将图像的低频信息与高频信息分离，为去噪提供基础。
（2）高频子带（H、V、D）主要包含噪声信息，而低频部分（A）保留主要的图像结构。
2. 逆小波变换（IDWT）
图片 2（IDWT 逆变换，不同分解层级）
该图展示了 不同层级的逆小波变换（IDWT） 重构图像：
（1）分解层级 1：重构图像仍然较模糊，缺少高频信息。
（2）分解层级 2：细节稍有恢复，但边缘仍较模糊。
（3）分解层级 3：图像结构明显恢复，细节增强。
（4）分解层级 4：接近完整重构图像。
分析：
（1）逆变换过程恢复了图像细节，说明小波变换的可逆性较好。
（2）较高层级的 IDWT 能更完整地恢复图像细节，表明小波变换适用于高效的图像压缩和去噪任务。
3. 去噪前后对比
图片 3（原始图像 vs. 最终重构图像）
左侧 为 原始图像，右侧 为 经过 4 级小波分解与逆变换的重构图像。
分析：
（1）原始图像和重构图像视觉上几乎无差别，说明 小波变换不会丢失重要图像信息。
（2）这验证了 小波变换的无损性和可逆性，为去噪任务提供了良好的数学基础。
4. 小波去噪结果
图片 4（去噪前后对比）
（1）左上角：原始图像（无噪声）。
（2）右上角：添加了 方差 20 的高斯白噪声 的图像。
（3）左下角：采用 软阈值处理的去噪图像。
（4）右下角：采用 硬阈值处理的去噪图像。
分析：
噪声影响：
（1）添加高斯噪声后，图像变得较为模糊，纹理结构部分丢失。
软阈值去噪：
（1）软阈值方法去除了大部分噪声，同时保持了较好的平滑度。
（2）但图像的某些边缘和纹理信息可能被过度平滑，导致轻微模糊。
硬阈值去噪：
（1）硬阈值方法能够去除噪声，但对图像边缘信息的保留较差，可能引入较明显的伪影（Artifact）。
对比结论：
（1）软阈值方法提供了更平滑的去噪结果，但可能会稍微模糊细节。
（2）硬阈值方法能够保留较多边缘信息，但可能会导致伪影出现。
（3）最佳方法通常是自适应阈值方法（BayesShrink, VisuShrink），但未在本实验中测试。
5. 误差分析
图片 5（软阈值去噪误差曲线）
（1）横轴表示 噪声方差（0-20），纵轴表示 均方误差（MSE）。
（2）误差曲线显示，噪声方差越大，去噪误差也随之增加，说明噪声水平直接影响去噪效果。
6. 硬阈值去噪误差曲线
图片 6（硬阈值去噪误差曲线）
（1）误差曲线与软阈值类似，但误差整体略低。
（2）硬阈值方法在高噪声水平下误差较大，说明其对高噪声环境不够鲁棒。
实验总结
1.小波分解（DWT）可以有效地将图像的高频噪声与低频信息分离，为后续去噪提供基础。
2.逆变换（IDWT）能够很好地恢复原始图像，验证了小波变换的可逆性。
3.去噪方法对比：
（1）软阈值方法提供平滑的去噪效果，但可能会损失细节。
（2）硬阈值方法保留更多细节，但可能会引入伪影。
（3）自适应阈值（BayesShrink, VisuShrink）通常比固定阈值方法效果更佳，但未在本实验中实现。
4.误差分析：
（1）噪声方差越大，去噪误差（MSE）越高，说明去噪方法的鲁棒性在高噪声环境下需要优化。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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