小波分析在图像降噪处理中的应用

图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，图像降噪是其中的一个基本问题。为了提高图像质量和减少噪声的影响，研究人员提出了许多降噪算法。其中，小波分析作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于图像降噪处理中。本文将介绍小波分析理论，并给出相应的源代码来演示其在图像降噪中的应用。

小波分析理论是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号。它的基本思想是使用一组基函数（小波函数）来描述信号的局部特征。小波函数具有时域和频域的局部性，因此可以更好地捕捉到图像中的细节信息。小波分析最常用的基础函数是Haar小波、Daubechies小波等。

下面我们将介绍一个基于小波分析的图像降噪算法，并给出相应的Python源代码。首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import cv2
import pywt

接下来，我们定义一个函数来实现小波域图像降噪：

def denoise_image(image_pat