基于小波变换的图像降噪处理及实现程序的源代码

资 源 简 介

基于小波变换的图像降噪处理及实现程序的源代码

详 情 说 明

小波变换作为一种多尺度分析工具，在图像降噪领域具有独特优势。其核心思想是将图像分解到不同频率子带，便于区分噪声和有效信号。

图像降噪处理通常遵循四步流程：首先对图像进行小波分解，得到高频细节系数和低频近似系数；然后对高频系数进行阈值处理，这是最关键的一步；接着对处理后的系数执行小波重构；最后输出降噪后的图像。

阈值处理环节存在两种主要策略：硬阈值直接截断小于阈值的系数，软阈值则会进行收缩处理。选择合适阈值至关重要，常见方法包括通用阈值、Stein无偏风险阈值等。

相比传统傅里叶变换，小波变换能更好地保留图像边缘信息，因为其在时频域都具有局部化特性。在实际应用中，还需要考虑小波基函数选择、分解层数等参数对降噪效果的影响。