离散小波变换在图像处理去噪中的应用

资 源 简 介

离散小波变换在图像处理去噪中的应用

详 情 说 明

离散小波变换（DWT）在图像去噪领域展现出独特优势，其核心在于多分辨率分析能力。相比于傅里叶变换的全局频率分析，DWT通过局部化时频特性，能更精准地分离噪声与有效信号。

图像去噪的标准流程通常包含三个关键步骤：首先对含噪图像进行多级小波分解，将图像信息分层到不同频率子带。高频子带主要包含细节信息和噪声，而低频子带则承载主体结构。随后在细节子带实施阈值处理，这是去噪的核心环节。硬阈值通过完全截断较小系数来消除噪声，但可能造成伪吉布斯现象；软阈值则对系数进行收缩处理，保留更多自然过渡。最后通过小波重构获得去噪图像。

IEEE经典文献中提出的改进方法主要集中在三个方向：自适应阈值选择策略能根据子带特性动态调整阈值大小；基于邻域相关性的方法利用小波系数的空间相关性增强有效信号保留；混合域方法则结合空域与小波域优势进行联合去噪。这些方法在PSNR和视觉质量上相较传统滤波有明显提升。

实际应用中需注意分解层数选择，过少会导致噪声残留，过多则可能损失图像细节。biorthogonal小波因其线性相位特性常被采用，而symlet小波则凭借近似对称性在保持边缘结构方面表现突出。