小波图像去噪源码

资 源 简 介

小波图像去噪源码

详 情 说 明

小波图像去噪是一种基于多尺度分析的经典图像处理方法。该技术通过将图像分解到小波域，在不同频率子带上对噪声进行有效分离和抑制。

核心处理流程主要包含三个关键步骤：首先对含噪图像进行多级小波分解，得到不同分辨率下的近似系数和细节系数。随后在细节系数上应用阈值处理策略，硬阈值直接截断较小系数，软阈值则进行收缩处理。最后通过小波重构获得去噪后的图像。

典型的实现会展示不同阈值选择（如VisuShrink、SureShrink）对去噪效果的影响，可以通过PSNR和SSIM指标量化比较去噪质量。在结果呈现上，通常会并列显示原始噪声图像、去噪结果图像以及各层小波系数的可视化，直观展示高频噪声的去除过程。

需要注意的是，小波基的选择（如Haar、db4等）和分解层数会显著影响边缘保持效果。在实际应用中还需要考虑计算效率问题，特别是处理高分辨率图像时的实时性要求。