比较硬阈值、软阈值法图像去噪

资 源 简 介

比较硬阈值、软阈值法图像去噪

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的重要环节，阈值法因其计算高效而被广泛应用。硬阈值与软阈值是两种经典方法，各有特点。

硬阈值法采用"非黑即白"的处理逻辑：当信号分量小于阈值时直接置零，大于阈值则完全保留。这种方法能较好保留边缘等突变特征，但容易在阈值点产生振荡现象，导致伪吉布斯效应。典型应用场景包括医学图像等需要保留锐利边缘的领域。

软阈值法则采取更温和的处理方式：小于阈值的分量同样置零，但对超过阈值的分量进行"收缩"处理，即减去阈值量。这种收缩特性使其输出更平滑，能有效抑制伪吉布斯效应，但可能过度平滑图像细节。适用于自然图像等对平滑度要求较高的场景。

折中阈值法通过引入过渡区间来平衡两种方法的优缺点。核心思想是设置上下两个阈值：低于下阈值的分量完全舍弃，高于上阈值的分量完全保留，处于中间的分量则按比例衰减。这种非线性处理既保留了硬阈值的边缘保持能力，又具备软阈值的平滑特性，尤其适合处理同时包含平滑区域和丰富纹理的图像。实际应用中可通过调节过渡区间宽度来适应不同噪声水平。