skiamge小波去噪原理和代码

Skimage是Python中一个很常用的图像处理库，它提供了一些基本的图像去噪方法，其中包括小波去噪方法。下面是小波去噪的原理和代码实现。

小波去噪原理：

小波去噪是一种基于小波变换的信号去噪方法，其主要思想是将信号分解成不同尺度的分量，通过去除噪声所占比例较大的高频小波系数来达到去噪的目的。具体实现步骤如下：

1. 对信号进行小波变换，得到不同尺度的小波系数。

2. 选择一个阈值，将小于阈值的小波系数全部置为0，大于阈值的小波系数保留。

3. 对保留下来的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

小波去噪代码实现：

下面是一个简单的小波去噪代码实现，使用了skimage库中的wavedec2和waverec2函数进行小波分解和反变换。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage import io
from skimage import color
from skimage.transform import rescale
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.restoration import denoise_wavelet

# 读取图像
image = io.imread('test.jpg')

# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 对图像进行小波去噪
denoised_image = denoise_wavelet(gray_image, sigma=0.1, wavelet='db1')

# 显示去噪后的图像
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 5), sharex=True, sharey=True)
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(gray_image, cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title('Original')
ax[0].axis('off')

ax[1].imshow(denoised_image, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title('Wavelet denoising')
ax[1].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码中，使用了skimage库中的denoise_wavelet函数对图像进行小波去噪，其中sigma参数控制了阈值的大小，wavelet参数指定了小波基函数。该函数返回去噪后的图像。