二维连续小波变换 条纹噪声

二维连续小波变换是一种信号处理方法，可以用于图像处理中的特征提取、去噪等。而条纹噪声是在图像处理中常见的一种噪声，会对图像的质量产生影响。下面是基于二维连续小波变换的条纹噪声去除方法：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二维连续小波变换。

   import pywt
   coeffs2 = pywt.dwt2(gray_img, 'bior1.3')

3. 对小波系数进行阈值处理，去除噪声。

   coeffs2 = list(coeffs2)
   coeffs2[0] = pywt.threshold(coeffs2[0], np.std(coeffs2[0])/2, mode='soft')
   for i in range(1, len(coeffs2)):
       coeffs2[i] = pywt.threshold(coeffs2[i], np.std(coeffs2[i])/2, mode='soft')

4. 对处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的图像。

   denoised_img = pywt.idwt2(coeffs2, 'bior1.3')