Python图像处理之小波去噪原理：硬阈值与软阈值

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<