小波阈值选择

资 源 简 介

小波阈值选择

详 情 说 明

小波阈值选择是信号处理中噪声去除的核心环节，其效果直接影响滤波质量。小波函数选取应考虑信号特征，常用Haar、Daubechies等基函数，紧支性越好的小波对瞬态噪声捕获越灵敏。软硬阈值的本质差异在于处理系数方式：硬阈值直接截断小系数但可能引入振荡，软阈值进行收缩处理更平滑但可能过度衰减有效信号。

通用阈值（VisuShrink）虽实现简单但易导致过平滑，Stein无偏风险阈值（SURE）通过最小化估计风险自适应调整，而启发式阈值（HeurSURE）在低噪声时表现更优。对于图像这类二维信号，需考虑子带阈值策略，不同分解层次采用差异化的阈值方案能更好保留边缘信息。实验证明，当噪声标准差较高时，分层阈值相比全局阈值PSNR可提升2-5dB。实际应用中需结合噪声类型（高斯/椒盐噪声）和信号结构特点进行算法选择与参数调优。