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

图像降噪是数字图像处理中的重要任务，而基于小波变换的阈值降噪方法因其良好的时频特性被广泛应用。本文将介绍如何通过硬阈值和软阈值处理方式进行有效的图像降噪。

首先需要从原始图像生成含噪图像作为处理对象。在小波变换阶段，使用db1小波基函数进行2层分解，这会得到不同尺度下的高频系数和低频系数。高频系数通常包含图像细节和噪声，而低频系数则包含图像的主要结构信息。

关键步骤是采用wpbmpen函数进行全局阈值选择。这个函数基于贝叶斯估计原理，能够自动计算出适合当前噪声特性的最优阈值。相比固定阈值，这种自适应方法能更好地适应不同噪声水平的图像。

降噪核心在于对高频系数的阈值处理方式：硬阈值会完全保留大于阈值的系数而舍弃较小的系数，处理后的信号在阈值点处不连续；软阈值则会对所有系数进行收缩处理，大于阈值的系数减去阈值，小于阈值的设为0，这样处理后的信号更平滑。两种方式各有优势，硬阈值能更好保留边缘，软阈值则能产生更平滑的结果。

特别需要注意的是，在整个处理过程中要完整保留低频系数不变。因为这些低频分量包含着图像的主要能量和结构信息，随意修改会导致图像严重失真。降噪后通过逆小波变换重构图像，就能得到清晰的降噪结果。

为了直观展示处理效果，可以绘制各层分解系数图像，这能清晰呈现不同尺度下高频和低频分量的分布情况，有助于理解小波变换的多分辨率分析特性以及阈值处理的实际效果。