图像小波去噪与总变分去噪详解与Python实现
目录
- 图像小波去噪与总变分去噪详解与实现
- 1. 基础概念
- 1.1 噪声类型及去噪问题定义
- 1.2 小波去噪算法基础
- 1.3 总变分去噪算法基础
- 2. 小波去噪算法
- 2.1 理论介绍
- 2.2 Python实现及代码详解
- 2.3 案例分析
- 3. 总变分去噪算法
- 3.1 理论介绍
- 3.2 Python实现及代码详解
- 3.3 案例分析
- 4. 两种算法的性能对比与改进
- 4.1 算法优缺点对比
- 4.2 性能指标评估
- 峰值信噪比（PSNR）
- 结构相似性（SSIM）
- 总结
- 5. 结论与展望
图像小波去噪与总变分去噪详解与实现
图像去噪是计算机视觉和图像处理领域的基础问题之一，其目标是从受噪声干扰的图像中恢复尽可能接近原始图像的高质量图像。本文将从理论、算法、实现和应用四个方面详细阐述 小波去噪 和 总变分去噪 两种经典去噪算法，并以 Python 实现案例为支撑，采用面向对象的设计方式，提供完整代码。
1. 基础概念
1.1 噪声类型及去噪问题定义
噪声 是指图像在采集、传输或处理过程中引入的无关信号。常见的噪声类型包括：
- 高斯噪声：随机噪声服从正态分布，常用于模拟感光器失效。
- 椒盐噪声：随机分布的黑白点，常由传感器故障引起。
- 泊松噪声：与图像信号强度相关，常见于光学成像。
去噪的目标是从输入图像 f
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