【图像去噪】软阈值去噪+硬阈值去噪+半软阈值去噪彩色图像去噪（含PSNR）【含Matlab源码 4655期】.md

图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，主要目的是减少或消除图像中的噪声成分，提升图像质量。噪声是图像视觉效果的主要干扰因素，通常可分为加性噪声、乘性噪声和量化噪声三大类。加性噪声与图像信号强度不相关，通常表现为在理想无噪声图像的基础上叠加噪声成分；乘性噪声则与图像信号强相关，随图像信号的变化而变化，有时可以近似为加性噪声处理；量化噪声则是由于数字化过程中的近似而产生的误差。 图像噪声来源广泛，可能来自于图像获取和信号传输的过程中。在图像获取阶段，图像传感器如CCD和CMOS在采集图像时受到材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等因素的影响会引入噪声。在图像信号传输过程中，由于传输介质和记录设备的不完善，数字图像在传输和记录过程中会受到多种噪声的污染。 小波变换是近年来在图像去噪领域备受瞩目的技术，它的优势在于良好的时频特性。小波去噪主要依赖于小波变换的几个特点：低熵性使得噪声分布更为稀疏，易于识别；多分辨率特性使得能够更好地刻画信号的非平稳性，如信号突变和断点；去相关性有助于信号去相关，使噪声在变换后趋向于白化；基函数选择灵活，可针对不同信号特点和去噪要求进行调整。 图像去噪的方法多种多样，常见的去噪方法包括软阈值去噪、硬阈值去噪和半软阈值去噪。软阈值去噪方法通过将小波系数收缩至零，以滤除噪声；硬阈值去噪则保留小波系数，只要这些系数超过设定的阈值；半软阈值去噪则是在软阈值和硬阈值之间取得一种折中，既能滤除噪声，又能尽可能保留图像细节。这三种方法各有优势和局限，选择合适的去噪方法需要根据图像的具体情况和噪声特性来决定。 此外，衡量图像去噪效果的一个重要指标是峰值信噪比（PSNR）。PSNR是一个客观指标，用以评估图像质量，其值越高表示去噪后图像与无噪声图像的差异越小，图像质量越好。 为了更好地理解和应用图像去噪技术，本文档提供了基于Matlab的源码实现，包括软阈值去噪、硬阈值去噪和半软阈值去噪的方法，以及如何在Matlab环境下计算PSNR值。这些内容对于希望在Matlab环境下进行图像去噪研究的科研人员和技术开发者具有很高的参考价值。 无论是在学术研究还是工业应用中，图像去噪技术都有广泛的应用，从医学影像到卫星遥感图像，从多媒体娱乐到视频监控，去噪技术都扮演着重要的角色。随着数字图像处理技术的不断发展，去噪技术也将不断进步，为人们带来更加清晰、真实的视觉体验。