小波变换自适应阈值 Python

小波变换自适应阈值是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波变换和自适应阈值处理。

首先，你需要安装PyWavelets库。可以使用以下命令来安装：

pip install PyWavelets

接下来，你可以使用以下代码来实现小波变换和自适应阈值处理：

import pywt
import numpy as np
import cv2

def denoise_image(image):
    # 将图片转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 执行小波变换
    coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs
    
    # 计算阈值
    sigma = np.median(np.abs(cD)) / 0.6745
    threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(gray)))
    
    # 执行自适应阈值处理
    denoised = pywt.threshold(cD, threshold, 'soft')
    
    # 将去噪后的图像进行逆变换
    coeffs = cA, (cH, cV, denoised)
    denoised_image = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
    
    # 将图像转为8位无符号整型
    denoised_image = np.uint8(denoised_image)
    
    return denoised_image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 执行去噪
denoised_image = denoise_image(image)

# 显示原图和去噪后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码假设你已经有一张名为"image.jpg"的图像文件。你可以根据自己的需要修改代码，并在适当的位置保存和显示图像。

希望以上内容能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。