用一维小波变换进行图像去噪处理

资 源 简 介

用一维小波变换进行图像去噪处理

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的常见需求，而小波变换因其多分辨率分析特性成为有效工具。传统二维小波变换需要同时处理行列方向，计算量较大。通过一维小波变换策略，可以显著降低计算复杂度，同时保持良好的去噪效果。

核心思路是分治处理：先将图像按行或列拆分为多个一维信号序列，对每个序列独立进行一维小波变换。通过阈值函数（如硬阈值或软阈值）处理高频系数实现噪声抑制，最后通过逆变换重构信号。这种串行处理方式减少了内存访问的随机性，更适合现代处理器的流水线优化。

该方法特别适合实时系统或资源受限场景，在保证PSNR指标接近二维处理的同时，实测速度可提升30%-50%。不过需注意，若图像中存在强方向性噪声，可能需要配合方向选择策略进行多次一维处理来弥补空间信息损失。