图像 denoisig 自适应小波包阈值函数

资 源 简 介

图像 denoisig 自适应小波包阈值函数

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的关键任务，其核心在于有效分离噪声与有用信号。基于小波包变换的自适应阈值方法通过结合统计优化策略，显著提升了传统小波去噪的性能。

该方法首先利用信息熵准则进行多级小波包分解，动态选择最优基函数树结构，使得分解后的子带能更精准地匹配图像特征。在阈值设计阶段，创新性地采用广义高斯分布对子带系数建模，通过分析各子带的统计特性（如方差、偏度）自动生成水平相关和子带相关的阈值，而非传统方法中的固定阈值。

对于系数的收缩处理，算法引入最大后验概率估计框架。通过计算原始系数与其所属子带均值的最优线性插值，实现对主导系数的智能修正。这种数据驱动的方式既能有效抑制噪声，又能保留边缘纹理等高频信息。

实验验证表明，该算法在峰值信噪比（PSNR）和视觉质量指标（如SSIM）上均优于传统小波阈值法，尤其在高噪声场景下优势显著。其核心突破在于将统计建模、自适应基选择和智能阈值收缩有机融合，为复杂噪声环境下的图像复原提供了新的思路。