采用硬阈值和软阈值处理方式保存低频,进行图像降噪

资 源 简 介

采用硬阈值和软阈值处理方式保存低频,进行图像降噪

详 情 说 明

小波降噪是一种有效的图像去噪技术，通过分解图像的频域信息实现噪声分离。该方法首先使用db1小波基对含噪图像进行2层小波分解，将图像信息划分为不同频带。其中低频分量主要包含图像的主体结构信息，而高频分量则包含细节和噪声。

在阈值处理阶段，采用wpbmpen算法自动计算全局阈值，该算法能根据噪声特性智能确定最优阈值水平。对于高频系数处理存在两种经典方式：硬阈值直接截断小于阈值的系数，能保持边缘锐度但可能产生伪影；软阈值则对系数进行收缩处理，降噪效果更平滑但可能损失部分细节。

关键创新在于保留低频系数不变，仅对高频系数进行阈值处理。这种策略既能有效去除噪声，又能完整保留图像的主体结构信息。最后通过小波重构获得去噪图像，同时可以可视化各层分解系数来观察不同频带的噪声分布情况。

实际应用中需权衡硬/软阈值的选择：对医学图像等需要精确边缘的场合适合硬阈值，而对自然图像等追求视觉平滑的场景更适合软阈值。wpbmpen的自适应阈值计算也避免了手动调参的繁琐，提高了方法的实用性。