基于小波变换的图像去噪

基于小波变换的图像去噪是一种常用的技术，它利用小波分析的优势对图像进行频域处理，有效地分离出噪声和信号信息。以下是小波去噪的基本原理：

1. 小波分解：小波变换将图像从空间域转换到小波基下的频域，这使得高频部分（通常包含噪声）和低频部分（主要为图像内容）能够被分开处理。

2. 去噪处理：在频域中，由于噪声通常表现为高频成分，可以通过阈值方法（如硬阈值、软阈值等）或统计方法（如Bayesian方法）来抑制高频系数，从而去除噪声。

3. 重构图像：去噪后，将小波系数转换回原始空间域，得到去噪后的图像。这个过程通常包括逆小波变换。