1D_wavelet一维小波变换进行图像去噪处理

资 源 简 介

1D_wavelet一维小波变换进行图像去噪处理

详 情 说 明

一维小波变换在图像去噪中的应用提供了一种平衡效果与效率的解决方案。传统二维小波计算需要处理行列双重分解，而一维方法通过逐行或逐列处理显著降低复杂度。其核心思想是将图像像素行/列视为独立信号序列，通过阈值收缩消除高频噪声成分。

实现时通常选择Haar或Daubechies等紧凑支持小波基，先对每行进行分解得到近似系数和细节系数。通过软/硬阈值过滤高频细节系数后，用逆变换重构信号。虽然一维处理会损失部分二维相关性信息，但对于高分辨率图像或实时系统，其速度优势往往更为关键。

该方法特别适合条纹噪声或纵向/横向占优的噪声模式，可通过定向处理（如优先处理垂直方向）进一步提升效果。计算效率比二维方法提升约30%-50%，是医疗影像或卫星图片预处理中的实用选择。