opencv 小波去噪
时间: 2023-07-24 21:44:23 浏览: 51
OpenCV支持小波变换,可以用于图像的去噪。小波去噪的基本思想是将图像分解成不同频率的小波系数,然后通过阈值处理来抑制噪声。具体步骤如下:
1. 将图像进行小波分解,得到小波系数。
2. 对小波系数进行阈值处理,将低于一定阈值的系数设为0。
3. 将处理后的小波系数进行逆变换,得到去噪后的图像。
下面是一个使用OpenCV进行小波去噪的示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec2(img, 'haar', level=1)
# 对小波系数进行阈值处理,设定阈值为sigma*sqrt(2*log2(n))
sigma = 1.5
T = sigma * np.sqrt(2 * np.log2(img.size))
coeffs_thresh = [pywt.threshold(i, T, mode='soft') for i in coeffs]
# 进行小波逆变换
img_denoised = pywt.waverec2(coeffs_thresh, 'haar')
# 显示原图和去噪后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Denoised', img_denoised.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们使用了haar小波作为基函数进行小波分解,阈值使用了sigma*sqrt(2*log2(n))的公式进行计算,其中sigma为一个参数,可以根据具体情况进行调整。