基于小波变换的图像去噪算法

资 源 简 介

基于小波变换的图像去噪算法

详 情 说 明

小波变换作为一种多尺度分析工具，在图像去噪领域展现出独特优势。该算法通过时频局部化特性，能够有效分离信号与噪声。整个处理流程首先会人为给清晰图像添加噪声（常见如高斯白噪声），模拟现实场景中的图像退化过程。

随后进行两层小波分解，第一层将图像分解为低频近似分量和三个方向（水平、垂直、对角线）的高频细节分量。第二层则对低频分量继续分解，形成更精细的多尺度表示。高频系数通常包含噪声和边缘细节，通过阈值处理（如软阈值或硬阈值）保留有效边缘的同时抑制噪声。

重构阶段将处理后的小波系数逆向变换，最终输出的图像既保留了主要结构特征，又显著降低了噪声干扰。这种方法的优势在于能够根据噪声特性自适应选择分解层数，且对不同类型的噪声都具有较好鲁棒性。