9、图像去噪与自闭症干预系统的技术探索

图像去噪与自闭症干预系统的技术探索

1. 图像去噪技术分析

在图像去噪领域，基于小波的阈值技术展现出了显著的效果。通过一系列实验可以明确，这类技术能够有效地抑制噪声信号。从视觉感知以及计算得到的性能评估参数来看，阈值技术不仅能够去除噪声，还能保留图像信息，因为它们能提供较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）值。

双树复小波变换（DTCWT）在获取小波系数方面具有更好的效果，这得益于它的诸多优势。在不同的阈值收缩技术中，SURE收缩在大多数情况下优于Neigh收缩和Bayes收缩，但不如块阈值和双变量收缩技术。双变量技术在噪声水平较低时表现优于块阈值技术，而当图像中的噪声水平较高时，块阈值技术的性能则更胜一筹。

以下是几种常见阈值技术的性能对比表格：
| 阈值技术 | 低噪声水平表现 | 高噪声水平表现 |
| ---- | ---- | ---- |
| SURE收缩 | 较好 | 一般 |
| Neigh收缩 | 一般 | 一般 |
| Bayes收缩 | 一般 | 一般 |
| 块阈值技术 | 一般 | 较好 |
| 双变量技术 | 较好 | 一般 |

下面是图像去噪技术的简单流程图：

graph LR
    A[含噪图像] --> B[小波变换]
    B --> C[阈值处理]
    C --> D[逆小波变换]
    D --> E[去噪图像]

2. 自闭症干预系统的需求与现状

近年来，计