小波变换图像去噪python

小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解成多个频率段的子带。小波变换在信号处理中有着广泛应用，其中一个重要的应用就是图像去噪。Python中有许多小波变换的库，如pywt库，我们可以使用它来实现图像去噪。

图像去噪的实现步骤如下：

1. 读取待去噪的图像，将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行小波分解，得到各个子带系数。
3. 对子带系数进行阈值处理，去除低干扰高信号部分，然后进行小波反变换，得到去噪后的图像。
4. 将去噪后的图像保存。

这个过程可以用以下的Python代码实现：

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 小波变换，选用haar小波
coeffs = pywt.wavedec2(gray, 'haar', level=2)

# 根据选定阈值，对各个小波系数进行软阈值处理
coeffs = list(coeffs)
coeffs[0] *= 0 # 低频系数不做处理
for i in range(1, len(coeffs)):
    coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], value=(np.std(coeffs[i]) / 4) * np.sqrt(2 * np.log(len(gray))), mode='soft')

# 小波反变换
dst = pywt.waverec2(coeffs, 'haar')

# 将图像数据类型转换为uint8以便保存
dst = np.uint8(dst)

# 保存去噪后的图像
cv2.imwrite('denoised_image.png', dst)

这里使用了haar小波进行小波变换，并对各个小波系数进行了软阈值处理，去除低干扰高信号部分。阈值的选取可以根据具体的情况调整，这里使用的是经验公式。最后进行小波反变换得到去噪后的图像，保存即可。

使用小波变换去噪可以有效地去除图像中的噪声，对于某些对图像质量要求较高的应用场景具有重要的意义。