小波变换与双边滤波：车载手势识别的去噪关键技术

车载手势识别是一种新兴的人机交互技术，在驾驶场景中尤其重要，因为它能够降低驾驶员因手动操作仪表而产生的视觉干扰，从而提升驾驶安全。然而，车载环境下的手势图像往往受到光照变化、汽车内部环境、摄像头成像质量等多种因素的影响，图像中充斥着各种复杂的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等，这些噪声极大地挑战了后续手势分割、特征提取以及识别的精确度。 针对这一问题，本文提出了一种创新的车载手势图像处理方法，主要利用小波变换和双边滤波相结合的技术来有效去噪。首先，通过小波变换将图像分解为多个频域子带，特别是关注高频部分，因为高频子带通常包含更多的噪声信息。接着，采用一维非线性扩散滤波对每个高频子带进行处理，这种滤波方式能够在保持边缘信息的同时，有效地去除噪声，使得图像细节更加清晰。 进一步，为了优化去噪效果并保持图像细节，文章引入了多尺度双边滤波。双边滤波器结合空间位置和强度信息，既能平滑噪声区域，又能保护图像边缘，避免过度平滑导致的轮廓失真。多尺度双边滤波可以逐层处理不同尺度的信息，确保在去除噪声的同时，保留不同尺度的手势特征。 经过实验验证，本文的方法在车载手势图像去噪方面表现出色，不仅有效地降低了噪声水平，还提高了图像的清晰度，这对于后续的手势分割和特征提取至关重要。这为提高车载手势识别系统的性能提供了有力的支持，也为其他复杂环境下的人机交互研究提供了新的思路和技术手段。 关键词：手势识别、图像去噪、小波变换、多尺度双边滤波。此研究对于改善驾驶员体验、提升驾驶安全具有实际意义，同时也体现了小波分析与图像处理技术在实际应用中的深度融合。