图像去噪

资 源 简 介

图像去噪

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的基础任务，其核心在于分离有效信息与噪声。离散余弦变换（DCT）和小波变换是两类典型的频域处理方法，其实现思路具有显著差异：

DCT去噪原理 通过分块（如8×8像素）将图像转换到频域，高频系数通常对应噪声成分。对变换后的系数进行阈值处理（如置零较小值），再通过逆DCT重构图像。该方法计算效率高，但可能因分块导致“块效应”。

小波去噪优势 多尺度分析能更好保留边缘信息。常用软阈值函数处理小波系数，在抑制噪声的同时避免过度平滑。对比DCT，小波变换对非平稳信号（如突变边缘）适应性更强。

技术延伸 混合方法可结合DCT的快速计算与小波的多分辨率特性 参数选择（如阈值、分解层数）需根据噪声类型（高斯/椒盐等）调整 评估指标常采用PSNR或SSIM，兼顾客观数值与主观视觉效果