用于小波的图像的去噪

资 源 简 介

用于小波的图像的去噪

详 情 说 明

小波变换在图像去噪中的应用为初学者提供了一个直观理解多尺度信号处理的窗口。与传统的傅里叶变换不同，小波通过局部化的基函数既能捕捉高频细节（如噪声和边缘），又能保留低频背景信息。

核心流程可分为三步：

多尺度分解 将图像通过小波变换分解为不同频率子带——近似分量（低频）和细节分量（高频）。这种分解像是一层层筛子，第一层筛出最明显的噪声，后续层级捕捉更细微的干扰。

阈值处理 对高频细节系数进行阈值过滤是去噪的关键。软阈值（收缩大系数）和硬阈值（归零小系数）如同“降噪开关”：前者更平滑但可能损失边缘，后者保留锐度但可能残留噪声点。

重构图像 将处理后的系数通过逆小波变换合成，就像把过滤后的食材重新炖煮成一碗清汤。

对初学者来说，可以直观地将小波去噪类比为照片的“智能模糊”——它不像高斯模糊那样无差别平滑，而是有选择性地削弱屏幕噪点这类高频碎片，同时保护眉毛纹理等真实细节。常见的Haar小波因其计算简单，常被作为理解多尺度分析的入门工具。