Python图像处理之小波去噪原理: 硬阈值与软阈值

小波去噪是一种常用的图像处理技术，通过小波变换将图像转换到小波域，然后应用阈值处理来去除图像中的噪声。在小波去噪中，硬阈值和软阈值是两种常见的阈值处理方法。本文将详细介绍小波去噪的原理，并提供相应的Python源代码示例。

小波去噪原理
小波去噪的基本原理是将图像转换到小波域，然后对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，从而去除噪声信号。小波域具有多尺度分解的特性，能够很好地捕捉图像的局部特征。在小波去噪中，常用的小波函数有haar、db2、db4等。

硬阈值
硬阈值是一种简单而直接的阈值处理方法。它将小于阈值的小波系数设为0，将大于阈值的小波系数保留。硬阈值可以有效地去除噪声，但可能会导致图像细节的丢失。硬阈值的数学表示如下：

def hard_threshold(coef, threshold):
    return coef * (np