软阈值函数去噪代码

软阈值函数去噪代码

以下是一个使用软阈值函数进行图像去噪的Python代码，该代码使用的是均值滤波算法。

```python

import cv2

import numpy as np

def soft_threshold(x, threshold):

if x > threshold:

return x - threshold

elif x < -threshold:

return x + threshold

else:

return 0

def denoise_image(img, threshold):

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

height, width = img.shape

denoised_img = np.zeros((height, width), dtype=np.float32) #对每个像素进行均值滤波和软阈值处理

for i in range(1, height-1):

for j in range(1, width-1):

neighborhood = img[i-1:i+2, j-1:j+2]

mean_value = np.mean(neighborhood)

denoised_img[i, j] = soft_threshold(img[i, j] - mean_value, threshold)

#将浮点型像素值转换为8位图像

denoised_img = cv2.convertScaleAbs(denoised_img)

return denoised_img

#读取图像

img = cv2.imread("image.jpg")

#设置阈值

threshold = 20

#进行图像去噪

denoised_img = denoise_image(img, threshold)

#显示原始图像和去噪后的图像

cv2.imshow("Original Image", img)

cv2.imshow("Denoised Image", denoised_img)

cv2.waitKey(0)

```

注意：在运行此代码之前，确保已经安装了OpenCV库，并将`"image.jpg"`替换为你要去噪的图像的路径。此代码使用了均值滤波算法和软阈值函数进行图像去噪。首先，图像被转换为灰度图像。然后，对每个像素应用均值滤波，计算像素的邻域的平均值。最后，应用软阈值函数去除噪声，并将浮点型像素值转换为8位图像。最终，显示原始图像和去噪后的图像。