圖像處理和降噪（包括VisuShrink閾值、均值、中值和NL均值濾波以及加權平均融合進行小波去噪，Python）
圖像降噪是小波變換的重要應用之一，通過結合 VisuShrink閾值、均值濾波、中值濾波等技術，可以在保留圖像細節(jié)的同時有效去除噪聲。
小波去噪基礎流程
小波去噪的核心思想是利用小波變換的多分辨率特性，將圖像分解為不同頻率的子帶（低頻近似 + 高頻細節(jié)），通過處理高頻子帶中的噪聲系數，再重構得到降噪圖像。基本步驟如下：
- 小波分解：將含噪圖像分解為多級小波系數（如使用Daubechies小波）。
- 閾值處理：對高頻子帶（水平、垂直、對角線方向）的系數進行閾值處理。
- 濾波增強：結合空間域濾波（均值、中值、NL-means）優(yōu)化局部或全局噪聲。
- 加權融合：對不同方法處理后的子帶進行加權融合。
- 小波重構：將處理后的系數逆變換為降噪圖像。
- 關鍵方法
方法 | 原理與特點 | 在小波去噪中的作用 |
VisuShrink閾值 | 基于Donoho提出的通用閾值 ?=?2ln?? | 處理高頻子帶中的噪聲小波系數，抑制低幅值噪聲。 |
均值濾波 | 局部窗口內像素灰度值的均值，平滑噪聲但模糊邊緣。 | 優(yōu)化低頻近似子帶，減少全局噪聲。 |
中值濾波 | 局部窗口內像素灰度值的中位數，對脈沖噪聲（椒鹽噪聲）有效。 | 處理高頻子帶中的孤立噪聲點，保護邊緣。 |
NL-means濾波 | 利用圖像非局部相似性，通過加權相似塊進行降噪，保留細節(jié)但計算量大。 | 增強高頻細節(jié)子帶的紋理保留能力，減少塊效應。 |
加權平均融合 | 對不同方法處理的子帶賦予動態(tài)權重（如基于局部方差或邊緣強度），平衡去噪與細節(jié)保留。 | 融合多方法優(yōu)勢，提升整體降噪效果。 |
應用領域與典型案例
1. 醫(yī)學影像處理
- 場景：MRI、CT圖像中的高斯噪聲與斑點噪聲去除。
- 方法組合：
a.使用Symlets小波分解，高頻子帶采用VisuShrink閾值 + 中值濾波；
b.低頻子帶采用NL-means濾波保留組織結構細節(jié)；
c.權重融合時賦予低頻子帶更高權重（）。
- 優(yōu)勢：在抑制噪聲的同時保護病灶邊緣（如腫瘤輪廓）。
2. 衛(wèi)星遙感圖像
- 場景：多光譜圖像中的混合噪聲（高斯+脈沖）。
- 方法組合：
a.高頻子帶采用VisuShrink閾值 + 中值濾波消除脈沖噪聲；
b.低頻子帶使用均值濾波平滑背景；
c.加權融合時根據波段特性調整權重（如近紅外波段側重NL-means）。
- 優(yōu)勢：提升地物分類精度（如農田與森林的邊界清晰度）。
3. 低光攝影降噪
- 場景：手機或相機在低光照環(huán)境下拍攝的高ISO噪聲圖像。
- 方法組合：
a.高頻子帶使用VisuShrink閾值 + 中值濾波；
b.低頻子帶采用NL-means濾波保留紋理；
c.動態(tài)權重：邊緣區(qū)域增加NL-means權重，平坦區(qū)域增加均值權重。
- 優(yōu)勢：減少噪點同時避免過度平滑（如人臉膚質細節(jié)保留）。
4. 工業(yè)檢測
- 場景：金屬表面缺陷檢測中的高噪聲干擾。
- 方法組合：
a.高頻子帶使用硬閾值（Hard Thresholding）突出缺陷邊緣；
b.低頻子帶采用中值濾波消除背景紋理噪聲；
c.融合時通過邊緣檢測圖動態(tài)分配權重。
- 優(yōu)勢：提升缺陷檢測的信噪比（如裂紋與劃痕的識別率）。
性能對比與改進方向
方法 | 優(yōu)點 | 缺點 | 改進策略 |
VisuShrink閾值 | 計算簡單，適合高斯噪聲。 | 易過度平滑細節(jié)。 | 結合自適應閾值（如BayesShrink）。 |
均值濾波 | 快速平滑均勻噪聲。 | 模糊邊緣。 | 與邊緣保護濾波器（如雙邊濾波）結合。 |
中值濾波 | 有效去除脈沖噪聲。 | 對高斯噪聲效果差。 | 級聯多級濾波（如先中值后小波）。 |
NL-means濾波 | 保留紋理細節(jié)。 | 計算復雜度高。 | 塊匹配加速（如積分圖像法）。 |
加權融合 | 平衡多方法優(yōu)勢。 | 權重選擇依賴經驗。 | 基于深度學習的自適應權重分配。 |
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圖像處理和降噪（包括VisuShrink閾值、、均值、中值和NL均值濾波以及加權平均融合進行小波去噪，Python）
import os
import math
import warnings
import numpy as np
from tabulate import tabulate
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import gaussian_filter, median_filter
from skimage.transform import resize
from skimage.metrics import mean_squared_error, structural_similarity as ssim
from skimage.restoration import denoise_nl_means, denoise_tv_chambolle, denoise_bilateral, denoise_wavelet
完整代碼：??https://mbd.pub/o/bread/mbd-aJWXm5hv??
本文轉載自??高斯的手稿??
