基于小波变换的图像去噪

资 源 简 介

基于小波变换的图像去噪

详 情 说 明

基于小波变换的图像去噪是一种结合时频分析特性的高效降噪方法。其核心在于利用小波分解将图像映射到多尺度空间，通过阈值处理分离噪声与有效信号分量，最后重构得到去噪后的图像。

### 方法原理 小波分解：选择合适的小波基（如Haar、db系列）对图像进行多层分解，得到高频（细节）和低频（近似）系数。 阈值处理：对高频系数应用阈值算法（如硬阈值、软阈值或自适应阈值），抑制噪声对应的系数。 重构图像：将处理后的小波系数通过逆变换重组为去噪图像。

### 实现关键点 小波基选择：不同基函数对边缘保留和噪声敏感度有差异，需根据图像特性权衡。 阈值策略：全局阈值（如VisuShrink）或分层阈值（如BayesShrink）影响去噪效果与细节保留。 评估指标：常用PSNR和SSIM量化去噪质量，需结合视觉主观评价。

该方法在MATLAB中可通过内置的`wavedec2`（分解）、`wthresh`（阈值处理）和`waverec2`（重构）函数高效实现，适用于医学影像、遥感等领域的噪声抑制需求。