现代信号处理作业_正交小波变换和软阈值方法对图像去噪的报告
基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告
基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的发展，人们已经可以通过数码相机、手机等设备方便地获得高清晰度的图像。
然而，由于采集设备、传输媒介的原因，图像中常常会出现不可避免的噪声，这些噪声会影响图像的质量和有效性。
因此，去除图像中的噪声已经成为了数字图像处理领域的重要研究方向之一。
小波变换是一种用于分析信号的数学工具，它具有时频分析的优势，在图像处理领域被广泛应用于去噪、压缩等方面。
因此，基于小波变换的图像去噪方法已经成为图像去噪领域的研究热点之一。
二、研究目的本研究旨在通过研究基于小波变换的图像去噪方法，深入了解小波变换在图像去噪中的应用原理和方法，探究其优缺点和应用场景，并通过实验验证和评估该方法的效果和实用性。
三、研究内容本研究将围绕以下内容展开：1. 小波变换的基本原理和图像去噪的相关概念介绍；2. 常用的小波变换算法的介绍和比较；3. 基于小波变换的图像去噪方法的研究和优化；4. 通过实验验证和对比，评估基于小波变换的图像去噪方法的效果和实用性；5. 对研究结果进行总结和展望。
四、研究方法本研究将采用以下方法：1. 阅读相关文献资料，了解基于小波变换的图像去噪方法研究的历史和现状；2. 学习小波变换和图像去噪的基本原理和概念；3. 实现和比较不同的小波变换算法；4. 设计和实现基于小波变换的图像去噪方法，并测试其效果；5. 通过实验对比和分析对研究结果进行总结和展望。
五、研究意义图像去噪技术对于提高图像品质和信息提取具有重要意义。
基于小波变换的图像去噪方法具有数字信号处理方面的优势，尤其在复杂背景下的较小目标检测有着很高的应用价值。
因此，本研究对于加深了解数字图像处理的原理和方法，推动数字图像处理技术的发展具有积极意义。
基于小波变换的图像去噪算法研究的开题报告
基于小波变换的图像去噪算法研究的开题报告一、研究背景及意义数字图像是现代通信领域重要的信源之一，然而在图像采集、存储、处理中普遍存在着一些因噪声而导致的困扰，使得图像质量明显降低。
因此图像去噪成为了图像处理研究领域中的热点问题之一。
图像去噪是指将噪声对图像造成的影响尽可能减少或消除，提高图像质量，以便更好地进行下一步的处理或分析。
小波变换是图像处理领域中常用的一种技术，其可以将信号分解为多个不同时间和频率的小波，从而更好地实现信号压缩、去噪等操作。
目前已有很多基于小波变换的图像去噪算法被提出，如基于软阈值的小波去噪算法和基于最大邻近小波系数的小波去噪算法等。
本文致力于探索和研究新的基于小波变换的图像去噪算法，以提高图像去噪的精度和效率，为数字图像的后续处理提供更好的数据基础。
二、研究内容与研究思路1. 研究各种基于小波变换的图像去噪算法，包括常见的基于软阈值的小波去噪算法、基于最大邻近小波系数的小波去噪算法等，并对各种算法进行分析和比较。
2. 针对现有算法存在的局限性，提出一种新的基于小波变换的图像去噪算法，具有更好的精度和高效性。
3. 通过MATLAB等软件进行仿真实验，对各种算法的效果做出对比并评价算法的优劣。
4. 最终，对实验结果进行总结，并对新算法进行改进和完善。
三、预期成果1. 对小波变换的图像去噪算法进行系统研究和分析，了解其应用的局限性和不足。
提取算法中存在的问题，并从实用性、效率、精度等方面出发提出改进的方案。
2. 提出新的基于小波变换的图像去噪算法，具有更高的准确性和更好的实用性，能够明显提高数字图像的清晰度和质量。
3. 通过实验验证新算法的有效性和可行性，并对实验结果进行总结和分析，总结实验结果的经验和教训，为以后的研究工作提供指导。
小波变换-软硬阈值半软阈值图像去噪matlab程序
小波变换-软硬阈值半软阈值图像去噪matlab程序%%软阈值硬阈值半软阈值巴特沃斯滤波clcclose allclear allmap=gray(256);x=imread('');x=rgb2gray(x);>subplot(2,3,1);image(x);colormap(map);title('原始图片');axis square;init=66;randn('seed',init);)x1=50.*randn(size(x)); %均值为0 方差50^2x=double(x)nx=x+x1;subplot(2,3,2);image(nx);colormap(map);title('加噪后的图片');—axis square;c=num2str(c);text(100,100,'PSNR:');text(300,100,c);%硬阈值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',nx);nx1=wdencmp('gbl',nx,'sym5',2,thr,'h',keepapp); ;subplot(2,3,3);image(nx1);title('ó2?D?μè￥??oóí');axis square;a1=psnr(nx1,x);a1=num2str(a1);text(100,100,'PSNR:');text(300,100,a1);>%软阈值nx2=wdencmp('gbl',nx,'sym5',2,thr,'s',keepapp); subplot(2,3,4);image(nx2);title('èí?D?μè￥??oóí');axis square;c=psnr(nx2,x);c=num2str(c);*text(100,100,'PSNR:');text(300,100,c);%半软阈值nx3=hsoft(nx,'sym5',2,,thr);subplot(2,3,5);image(nx3);title('°?èí?D?μè￥??oóí'); ]axis square;a4=psnr(nx3,x);a4=num2str(a4);text(100,100,'PSNR:');text(300,100,a4);%巴特沃斯g=fft2(nx);·g=fftshift(g);[m,n]=size(g);N=3;d0=60;n1=floor(m/2);n2=floor(n/2);for i=1:mfor j=1:nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);！h=1/(1+(d/d0)^(2*N));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=(real(ifft2(g)));subplot(2,3,6);image(g);@title('°íì1μíí¨??2¨'); axis square; a5=psnr(g,x);a5=num2str(a5);text(100,100,'PSNR:');text(300,100,a5);(function X=hsoft(x,wname,n,thr,thrl)[C,S]=wavedec2(x,n,wname);dcoef=C(prod(S(1,:))+1:end);ind=find(abs(dcoef)<thrl)+prod(s(1,:));< p="">C(ind)=0;ind=find(abs(dcoef)>=thrl&abs(dcoef)<thr)+prod(s(1,:));< p="">C(ind)=sign(C(ind)).*((thr/(thr-thrl)*(abs(C(ind))-thrl)));A1=wrcoef2('a',C,S,wname,n);H1=wrcoef2('h',C,S,wname,n);V1=wrcoef2('v',C,S,wname,n);D1=wrcoef2('d',C,S,wname,n);X=A1+H1+V1+D1;</thr)+prod(s(1,:));<></thrl)+prod(s(1,:));<>。
小波变换在图像去噪中的应用方法与性能评估
小波变换在图像去噪中的应用方法与性能评估引言图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，其目的是去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
小波变换作为一种有效的信号分析工具，被广泛应用于图像去噪中。
本文将介绍小波变换在图像去噪中的应用方法，并对其性能进行评估。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，其基本原理是将信号分解成不同尺度的频率成分，从而实现对信号的分析和处理。
小波变换具有时频局部化的特点，能够更好地捕捉信号的瞬时特征和频率特征。
二、小波变换在图像去噪中的应用方法1. 小波阈值去噪方法小波阈值去噪方法是小波变换在图像去噪中最常用的方法之一。
其基本思想是通过对小波变换系数进行阈值处理，将较小的系数置零，从而去除图像中的噪声。
常用的阈值处理方法有硬阈值和软阈值两种。
2. 小波包变换去噪方法小波包变换是小波变换的一种扩展形式，能够提供更高的分辨率和更好的频率局部化能力。
小波包变换去噪方法通过对小波包系数进行阈值处理，实现对图像的去噪。
相比于小波阈值去噪方法，小波包变换去噪方法能够更好地保留图像的细节信息。
三、小波变换在图像去噪中的性能评估评估图像去噪方法的性能是非常重要的，可以通过以下几个指标进行评估：1. 峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是衡量图像质量的常用指标，其计算公式为PSNR = 10 * log10（MAX^2 / MSE），其中MAX为图像的最大灰度值，MSE为均方误差。
PSNR值越高，表示图像质量越好。
2. 结构相似性指标（SSIM）结构相似性指标是一种衡量图像相似度的指标，其计算公式为SSIM = （2 * μx * μy + C1） * （2 * σxy + C2） / （μx^2 + μy^2 + C1） * （σx^2 + σy^2 + C2），其中μx和μy为图像x和y的均值，σx和σy为图像x和y的标准差，σxy为图像x和y的协方差，C1和C2为常数。
现代信号处理作业_正交小波变换和软阈值方法对图像去噪的报告
正交小波变换和软阈值方法对图像去噪的报告姓名：李晓恩 学号：201121070101 自动化工程学院随着计算机科学和图像处理技术的迅速发展，数字图像在医学成像、模式识别等方面取得了广泛应用。
但是，现场采集的数字图像一般都包含噪声，而且有些图像的噪声非常严重，因此，需要对数字图像进行去噪处理，便于更高层次的图像分析与理解。
本报告简要叙述正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪进行了研究与实现。
1 小波滤波器选择小波分析继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化的缺点，它提供了一个变化的时间窗，当需要精确的低频信息时，采用长的时间窗，需要精确的高频信息时，采用短的时间窗。
小波变换具有很大的灵活性，在理论上可以有无数个小波基可供选择，同时这也为小波变换的应用提出了一个难题，那就是如何正确选择小波基。
由于小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算，1989 年Daubechies 基于离散滤波器迭代的方法构造了紧支集的规范正交小波基，因而内积运算转换为信号和离散滤波器的卷积运算，小波变换中的小波基的选择转换为正交镜像滤波器组的选择。
Haar 小波是所有正交紧支撑小波中唯一具有对称性的小波，Haar 小波的支撑极短，其高通和低通滤波器均只有两拍，可以节省计算量，所以选择Haar 小波基作为正交小波变换的小波基。
2 Mallat 算法Mallat 以多分辨分析为基础提出了著名的快速小波算法——Mallat 算法。
小波理论获得突破性进展，使得小波分析成为近年来迅速发展起来的新兴学科并得到广泛应用。
设{}Zn k n k ∈,,ψ是2L 中的正交小波基，则对于任意的2L f ∈，()x f 有如下展开:()()x x f kn Zn ,k kndψ∑∈=(1)其中：Zn k f d kn kn ∈∈,,ψ (2)由于式1是一无穷基数，其系数d ，需要按照式子2来计算，但对于()x kn ψ来说，其一般不具有初等解析表达式。
基于小波变换的图像去噪研究的开题报告
基于小波变换的图像去噪研究的开题报告一、研究背景和意义：在数字图像处理领域中，图像去噪一直是一个非常受关注的研究方向。
图像噪声的来源很广泛，包括图像采集和传输过程中的噪声，以及储存和复制过程中的噪声等。
这些噪声会导致图像质量下降，甚至影响图像分析和处理结果的准确性，因此，如何有效地去除噪声，提高图像质量，是图像处理领域中的重要问题之一。
小波变换作为一种数字信号处理技术，已经被广泛应用于图像去噪中。
小波变换可以将信号分解成不同尺度和频率的子带，从而可以对信号的局部进行描述和处理。
通过选择适当的小波基函数和阈值处理方法，可以对图像进行有效的去噪，同时保留图像中的细节和特征。
本研究旨在探究基于小波变换的图像去噪方法，在实验中比较不同的小波基函数和阈值处理方法在去噪效果上的差异，为图像去噪问题提供更加有效的解决方案。
二、研究内容：1. 研究基于小波变换的图像去噪理论基础，包括小波变换的基本原理、小波基函数的选择和阈值处理方法的分类等。
2. 分析不同小波基函数在图像去噪中的适用性，比较不同基函数在去噪效果中的优缺点。
3. 探究不同阈值处理方法在图像去噪中的作用和应用，对比不同阈值处理方法对图像去噪效果的影响。
4. 综合应用小波变换及相关处理方法，设计并实现基于小波变换的图像去噪系统，并进行实验验证。
三、研究方法和步骤：1. 研究小波变换及相关的基础理论和方法。
2. 分析不同小波基函数的特点和应用范围，比较它们在图像去噪中的优缺点。
3. 研究不同的阈值处理方法，包括硬阈值、软阈值、伽马阈值等，并分析它们在图像去噪中的优缺点。
4. 基于Matlab工具，实现基于小波变换的图像去噪系统，并进行实验验证。
5. 分析实验结果，比较不同方法在去噪效果上的差异，并探究优化方法和方案。
四、研究预期成果：1. 完成基于小波变换的图像去噪研究，并撰写相关论文。
2. 分析不同小波基函数和阈值处理方法在图像去噪中的优缺点，提出更有效的图像去噪方法。
小波变换的硬阈值与软阈值去噪技术比较
小波变换的硬阈值与软阈值去噪技术比较引言在数字信号处理领域，噪声是一个常见的问题，它会影响到信号的质量和可靠性。
因此，信号去噪技术一直是研究的热点之一。
小波变换是一种常用的信号分析工具，它在去噪领域有着广泛的应用。
其中，硬阈值和软阈值是两种常用的小波去噪方法。
本文将对这两种方法进行比较，并分析其优缺点。
1. 硬阈值去噪技术硬阈值去噪技术是一种基于小波变换的去噪方法。
其基本思想是将小波变换系数与一个给定的阈值进行比较，如果小波系数的绝对值小于阈值，则将其置为零，否则保留原值。
这种方法能够有效地去除信号中的噪声，但同时也会对信号的细节部分造成一定的损失。
硬阈值去噪技术的优点是简单易实现，计算速度快，适用于噪声较强的信号。
然而，由于其对信号细节的损失，可能会导致信号失真。
2. 软阈值去噪技术软阈值去噪技术是另一种基于小波变换的去噪方法。
与硬阈值不同的是，软阈值对小波系数的处理方式是将小波系数的绝对值减去一个给定的阈值，并保留正值。
这种方法能够更好地保留信号的细节信息，减少信号的失真。
软阈值去噪技术的优点是能够提供更好的去噪效果，适用于噪声较弱的信号。
然而，软阈值去噪技术的计算复杂度较高，需要更多的计算资源。
3. 硬阈值与软阈值的比较硬阈值和软阈值是两种常用的小波去噪方法，它们各有优缺点。
硬阈值去噪技术适用于噪声较强的信号，能够快速去除噪声，但可能会对信号的细节造成一定的损失。
软阈值去噪技术适用于噪声较弱的信号，能够更好地保留信号的细节信息，但计算复杂度较高。
因此，在选择使用哪种方法时，需要根据具体的应用场景和信号特点进行权衡。
4. 应用案例为了更好地说明硬阈值和软阈值的应用，我们以图像去噪为例进行分析。
在图像处理中，噪声往往会导致图像的模糊和失真。
通过对图像进行小波变换，并应用硬阈值或软阈值去噪技术，可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像的细节信息。
在实际应用中，可以根据图像的噪声水平和需要保留的细节信息来选择合适的去噪方法。
小波变换在图像噪声去除中的应用
小波变换在图像噪声去除中的应用图像噪声是指在图像采集、传输或存储过程中产生的不希望的信号干扰，它会降低图像的质量和清晰度。
因此，图像噪声去除一直是图像处理领域的一个重要研究方向。
而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于图像噪声去除中。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并能够捕捉到信号的瞬时特征。
因此，小波变换非常适合用于图像噪声去除。
在图像处理中，我们可以将图像看作是一个二维信号，通过对图像进行小波变换，可以将图像分解成不同频率的子图像，从而实现对图像噪声的去除。
小波变换的核心思想是将信号分解成不同频率的子信号，然后对每个子信号进行分析和处理。
在图像噪声去除中，我们可以通过小波变换将图像分解成低频子图像和高频子图像。
低频子图像包含图像的大部分能量信息，而高频子图像则包含图像的细节信息和噪声。
通过对高频子图像进行滤波处理，我们可以去除图像中的噪声，然后再将处理后的子图像进行逆变换，得到去噪后的图像。
在实际应用中，选择合适的小波基函数对图像进行变换非常重要。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。
不同的小波基函数具有不同的频率特性和时域特性，因此对于不同类型的图像噪声，选择合适的小波基函数可以提高去噪效果。
此外，小波变换还可以通过调整阈值来控制去噪的程度，从而平衡去噪效果和图像细节的保留。
除了基于小波变换的去噪方法，还有一些基于小波域的去噪算法。
这些算法通过对小波系数进行阈值处理来实现去噪。
通过选择合适的阈值函数和阈值参数，可以在保留图像细节的同时去除噪声。
常见的小波域去噪算法有硬阈值法、软阈值法、BayesShrink算法等。
这些算法在去噪效果和计算复杂度之间进行了平衡，可以根据实际需求选择合适的算法。
除了图像噪声去除，小波变换还可以应用于其他图像处理任务，如图像压缩、图像增强等。
在图像压缩中，小波变换可以将图像的能量集中在少数重要的小波系数上，从而实现对图像的高效压缩。
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正交小波变换和软阈值方法对图像去噪的报告
姓名：李晓恩 学号：201121070101 自动化工程学院
随着计算机科学和图像处理技术的迅速发展，数字图像在医学成像、模式识别等方面取得了广泛应用。
但是，现场采集的数字图像一般都包含噪声，而且有些图像的噪声非常严重，因此，需要对数字图像进行去噪处理，便于更高层次的图像分析与理解。
本报告简要叙述正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪进行了研究与实现。
1 小波滤波器选择
小波分析继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化的缺点，它提供了一个变化的时间窗，当需要精确的低频信息时，采用长的时间窗，需要精确的高频信息时，采用短的时间窗。
小波变换具有很大的灵活性，在理论上可以有无数个小波基可供选择，同时这也为小波变换的应用提出了一个难题，那就是如何正确选择小波基。
由于小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算，1989 年Daubechies 基于离散滤波器迭代的方法构造了紧支集的规范正交小波基，因而内积运算转换为信号和离散滤波器的卷积运算，小波变换中的小波基的选择转换为正交镜像滤波器组的选择。
Haar 小波是所有正交紧支撑小波中唯一具有对称性的小波，Haar 小波的支撑极短，其高通和低通滤波器均只有两拍，可以节省计算量，所以选择Haar 小波基作为正交小波变换的小波基。
2 Mallat 算法
Mallat 以多分辨分析为基础提出了著名的快速小波算法——Mallat 算法。
小波理论获得突破性进展，使得小波分析成为近年来迅速发展起来的新兴学科并得到广泛应用。
设
{}Z
n k n k ∈,,ψ是2L 中的正交小波基，则对于任意的2L f ∈，()x f 有如下展开:
()()
x x f kn Z
n ,k kn
d
ψ∑∈=
(1)
其中：
Z
n k f d kn kn ∈∈,,ψ (2)
由于式1是一无穷基数，其系数d ，需要按照式子2来计算，但对于()x kn ψ来说，其一般不具有初等解析表达式。
在实际的图像处理过程中，输入信号()x f 一般以数值方式给出
Mallat 二维塔式快速小波变换的分解过程如图1所示，重构过程如图2所示。
（)(0n H ，)(0n G 分别为低通和高通滤波器）
图1 二维小波分解示意图
（)(1n H ，)(1n G 分别为低通和高通滤波器）
图2 二维小波重构示意图
Mallat 算法通过一组分解滤波器H （低通滤波器LPF ）和G （高通滤波器HPF ）对信号进行滤波，然后对输出结果进行下二采样（指隔一取一）来实现小波分解，分解的结果是产生长度减半的两个部分，一个是经低通滤波器产生的原始信号的平滑部分，另一个则是经高
通滤波器产生的原始信号细节部分。
重构时使用一组h 和g 合成滤波器对小波分解的结果滤波，再进行上二采样（相邻两点间补零）来生成重构信号。
多级小波分解通过级联的方式进行，每一级的小波变换都是在前一级分解产生的低频分量上的继续，重构是分解的逆运算。
低频分量上的信息比较丰富，能量集中；高频分量上的信息分量多为零，细节信息丰富，能量较少。
图像
()
L f A d j 12-经过二维小波分解后，可以得到四幅子图像
()
12LL f A d
j ,
()
12HL f A d
j ，
()
12LH f A d
j 和
()
12HH f A d
j )。
它们分别表示在尺度j
2上的水平低通-垂直
低通子图像，水平带通-垂直低通子图像，水平低通-垂直带通子图像，水平带通-垂直带通子图像。
可以对子图像()
12LL f A d
j 再次小波分解，得到尺度1
2
+j 上的四幅子带图像，类似的
可以对图像
()
121LL f A d
j +再次分解，以此类推，可以得到图像的多级小波分解，得到不同分
辨的子带图像。
图4是图像的三级小波分解LL 表示水平低通-垂直低通子图像，LH 表示水平低通-垂直带通子图像，HL 表示水平低通-垂直低通子图像，HH 水平带通-垂直带通子图像(下标表示不同的分辨率)。
图4 图像三级小波分解示意图
图像经过小波变换后，能够获得良好的空间一频率多分辨率表示，小波变换具有以下主要特征：
（1）不仅保持原图像的空间特性，而且很好的提取了图像的高频信息。
在低频处有很好的频率特性，在高频处有很好的空间选择性；
（2）小波分量有方向选择性，分为水平、垂直、斜向，这些特性都和人类的视觉特性相吻合；
（3）能量主要集中在低频子带图像；
（4）低通模糊子图具有很强的相关性，水平子带图像在水平方向相关系数大，而垂直方向小;垂直子带图像在垂直方向相关系数大，而水平方向小：斜子带图像在垂直方向和水平方向相关系数都小。
3 阈值处理函数选取
Donoho[8]将阈值处理函数分为软阈值和硬阈值，设w 是小波系数的大小，λw 是施加
阈值后的小波系数大小，λ是阈值。
（1）硬阈值( hard thresholding)
当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，而大于阈值时，保持其不变，即
⎪⎩⎪⎨
⎧<≥=λλλw w w w ,0,
(16)
（2）软阈值(soft thresholding)
当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，大于阈值时，令其都减去阈值，即
()[]()⎪⎩⎪⎨
⎧<≥-=λλλλw w w w sign w ,0,
(17)
（a ）信号 （b ）硬阈值 （c ）软阈值
图5 两种阈值处理函数示意图
硬阈值函数在
λ
=w 处是不连续的，容易造成去噪后的图像在奇异点附近出现明显的
Pseudo-Gibbs 现象。
软阈值的去噪效果都要好于硬阈值去噪，这主要是因为软阈值法具有连
续性，从而使去噪后的图像相对平滑，但就保留细节而言，硬阈值法要好于软阈值法，这充分体现了软阈值法和硬阈值法各自的特点。
阈值的选择是离散小波去噪中最关键的一步。
在去噪过程中，小波阈值λ起到了决定性作用：如果阈值太小，则施加阈值后小波系数将包含过多的噪声分量，
达不到去噪的效果；
反之，如果阈值太大，则去除了有用的成分，造成失真.所以对阈值的估计非常重要。
目前，所使用的阈值包括全局阈值和局部适应阈值，各种各样的阈值公式也曾出不穷，考虑到算法实现的复杂程度以及去噪的效果，本系统采用了Donoho和Johnstone统一阈值
[9]
N
log
2
σ
δ=。
其中，σ为噪声标准方差, N为信号的尺寸或长度。
这是在正态高
斯噪声模型下，针对多维独立正态变量联合分布,在维数趋向无穷时的研究得出的结论，即大于该阈值的系数含有噪声信号的概率趋于零。
这个阈值由于同信号的尺寸对数的平方根成
正比，所以当N较大时,阈值趋向于将所有小波系数置零。
此时小波滤噪器退化为低通滤波器。
根据上述介绍的方法, 对一幅彩色图像进行降噪实验处理。
在实验中估算阈值，选用正交小波函数对噪声图像进行适当次数的分解层数, 进行正交小波反变换，然后进行软阈值去噪，最后进行均值滤波处理。