Python图像处理之小波去噪原理:硬阈值与软阈值

本文介绍了小波去噪在计算机视觉中的应用,包括小波变换的基本概念,以及硬阈值和软阈值两种处理方法。通过Python代码示例展示了如何进行小波去噪,为图像噪声减少提供了有效手段。

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在计算机视觉领域,小波去噪是一种常用的图像处理技术,它通过应用小波变换和阈值处理来减少图像中的噪声。本文将介绍小波去噪的原理,并展示如何使用Python进行实现。

一、小波去噪原理简介
小波变换是一种多分辨率分析工具,它能够将信号分解成不同频率的子信号。在小波去噪中,我们首先对原始图像应用小波变换,将其分解为低频和高频子带。低频子带包含图像的大致结构,而高频子带则包含图像中的细节信息和噪声。

为了去除噪声,我们需要对高频子带进行阈值处理。一般来说,有两种常用的阈值处理方法:硬阈值和软阈值。

二、硬阈值处理
硬阈值处理是一种简单而直接的方法,它将低于某个阈值的像素值置为0,而保留高于该阈值的像素值。这样就可以通过消除低幅度的噪声来减少图像的噪声水平。以下是使用Python进行硬阈值处理的示例代码:

import cv2
import numpy as np

def hard_threshold(image<
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