经典的图像平滑去噪算法程序

资 源 简 介

经典的图像平滑去噪算法程序

详 情 说 明

图像平滑去噪是数字图像处理中的基础任务，主要通过抑制噪声同时保留图像细节来提升视觉质量。这里介绍几种经典算法的实现思路：

小波阈值去噪算法 小波变换通过多尺度分析将图像分解到不同频带。硬阈值处理直接截断小于阈值的系数，能较好保留边缘但可能产生伪影；软阈值则将系数向零收缩，处理结果更平滑但可能过度模糊细节。实现时需要选择合适的小波基函数（如haar、db系列）和阈值计算方式（如通用阈值、SURE阈值）。

传统空间域滤波 包括均值滤波（简单邻域平均）、高斯滤波（加权平均）和中值滤波（取邻域中值）。中值滤波对脉冲噪声特别有效，能较好保持边缘；高斯滤波适合高斯噪声但会使边缘模糊。这些算法可以通过滑动窗口实现，关键是选择适当的核大小。

非局部均值滤波 利用图像的自相似性，通过计算像素块之间的相似度进行加权平均。相比传统方法能更好保留纹理细节，但计算复杂度较高。优化时可采用积分图像加速相似度计算。

附带的图像质量评价程序通常包含： PSNR（峰值信噪比）：通过均方误差计算，值越大表示失真越小 SSIM（结构相似性）：从亮度、对比度和结构三方面评估 VIF（视觉信息保真度）：模拟人类视觉系统的评价指标

实际应用中常需要根据噪声类型（高斯/椒盐/泊松等）和图像特性选择算法组合，例如对小波系数先进行硬阈值处理再用非局部均值优化。