双数复小波变换及其图像去噪算法

资 源 简 介

双数复小波变换及其图像去噪算法

详 情 说 明

双数复小波变换是一种新兴的信号处理工具，在图像去噪领域展现出独特优势。与传统的实数小波变换相比，这种变换在频域具有更精确的定位能力，能够同时捕捉信号的幅值和相位信息。

在图像处理中，该方法通过多尺度分析将图像分解到不同频带。每个尺度的变换都会产生六个方向子带，这种丰富的方向选择性使其能更好地保留图像边缘和纹理特征。由于采用双重采样策略，该变换既保持了平移不变性，又避免了冗余度过高的问题。

基于双数复小波变换的图像去噪算法通常包含三个关键步骤：首先对噪声图像进行多级分解，然后在各子带中采用自适应阈值策略处理系数，最后通过逆变换重构图像。其中阈值设计往往结合了系数的统计特性，对重要结构成分进行保护。

这种方法的优势在于：能有效区分噪声和真实信号，在去除噪声的同时较好地保持图像细节；计算效率较高，适合处理大尺寸图像；对不同类型的噪声（如高斯噪声、脉冲噪声）都表现出良好的鲁棒性。实际应用中常与其他技术（如非局部均值）结合，以进一步提升去噪性能。