在小波阈值处理中， 如何使用信噪比设定阈值 去除图像中的高频噪音 保留屏幕划痕

在小波阈值处理中，使用信噪比设定阈值的方法通常可以有效去除图像中的高频噪音，同时保留一些重要的细节信息。下面是使用信噪比设定阈值的方法去除图像中的高频噪音并保留屏幕划痕的示例代码。

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('your_image_path')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec2(gray, 'haar', level=2)
cA2, (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1, cD1) = coeffs

# 计算小波系数的标准差
sigma = np.median(np.abs(cD1)) / 0.6745

# 计算信噪比
SNR = 20 * np.log10(np.max(gray) / sigma)

# 计算阈值
threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(gray)))  # 信噪比法

# 阈值处理
cD1_thresh = pywt.threshold(cD1, threshold, 'soft')
cD2_thresh = pywt.threshold(cD2, threshold, 'soft')

# 重构图像
coeffs_thresh = cA2, (cH2, cV2, cD2_thresh), (cH1, cV1, cD1_thresh)
reconstructed = pywt.waverec2(coeffs_thresh, 'haar')

# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Reconstructed', reconstructed.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先对原始图像进行了二级小波变换，然后计算了小波系数的标准差，根据标准差计算了信噪比，最后使用信噪比设定阈值的方法计算了阈值，并对小波系数进行了阈值处理。通过调整阈值，我们可以控制保留的细节信息的多少，从而得到不同程度的去噪效果。