一种基于新阈值函数的小波图像去噪算法

合集下载

小波分析的语音信号噪声消除方法

小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。

在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。

下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。

一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。

1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。

近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。

1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。

这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。

1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。

常见的选择方法有软阈值和硬阈值。

1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。

这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。

1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。

这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。

二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。

在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。

2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。

2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。

2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。

2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。

因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。

二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。

小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。

三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。

该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。

软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。

2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。

该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。

四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。

实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。

五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。

通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。

未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。

小波去噪阈值处理

小波去噪阈值处理小波去噪是一种非常有效的信号处理方法，可以用于降低信号噪声对信号质量的影响，在很多应用场景中得到了广泛的应用，例如图像处理、语音处理、生物信号处理等。

而阈值处理是小波去噪过程中的一个关键环节，它决定了去除噪声的效果和保留信号细节的程度。

本文将详细介绍小波去噪和阈值处理的原理、方法和应用。

一、小波去噪原理小波去噪的基本原理是利用小波变换将信号分解成不同频率的子信号，然后通过对不同频率子信号进行阈值处理来去除噪声。

具体步骤如下：1. 将原始信号进行小波分解，得到多个尺度和频带的子信号。

2. 对每个子信号进行阈值处理，将小于某个阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。

3. 将处理后的子信号进行小波重构，得到去噪后的信号。

小波去噪的实现可以采用基于硬阈值或软阈值的方法。

硬阈值法：当小波系数绝对值小于阈值时，将其置为0。

软阈值法：当小波系数绝对值小于阈值时，将其置为0；当小波系数绝对值大于阈值时，用系数减去阈值的符号函数乘以阈值得到新的系数。

二、阈值确定方法阈值处理的成功与否取决于选择适当的阈值。

阈值的确定是小波去噪的核心问题之一，以下是几种比较常见的阈值确定方法：1. 固定阈值法：直接将固定的阈值应用到所有子带中。

缺点是不同信号质量和性质的信号适用的阈值不同，固定阈值法不灵活。

2. 聚类阈值法：将小波系数按大小排序，按固定的步长确定一定数量的阈值。

计算每个子带中小于阈值的系数的平均值和标准差，再将它们作为该子带的阈值参数。

缺点是对于每个信号，都需要多次试验选择最优的步长。

3. 利用样本特征值确定阈值：对于多种不同性质的样本，提取其中一定的特征值，如样本的均值或中值，并将其作为阈值对待。

缺点是对于不同的信号，需要多次测试阈值的灵敏度。

4. 神经网络法：利用神经网络的训练能力，让神经网络自己学习适合某种类型信号的阈值算法。

神经网络法带有较强的自适应性和实时性，但缺点是需要大量的样本数据和更高的计算复杂度。

基于小波变换的最优阈值图像去噪

本研究在Ｄｎｈｏｏｏ等【提出的图像去噪方法ｊ
Ｖｓｉｋ法的基础上，出了一种基于小波变换ｉｓｎ方ｕｈ提
的最优阈值化的图像去噪方法。这种方法是根据一组小波系数的统计特性，算每个子带对图像去噪计的最优阈值，从而可以获得较好的去噪效果。
摘要：小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取，阈值的选择直接
决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法，该方法根据小波系数不同的
特点选取阈值。实验结果表明，此方法可以有效地降低噪声，较好地保持了图像的细节。
『一）！。（。＝＾．
【（．－．：ｇ。１）２
（ｂｂ＝：：厂）（ｕ。可以求出ｎ．）ｊｊ．．ＩＩ‘ 吉１－（ｕ．）－２一一：：∞
） ’ ｄｄ，
ａ
式中ｂ，２为基本小波函数在两个维度上的平移．ｂ
此要考虑小波变换的快速算法。ＳＭａａ￣在１８ｌｔ］９６ｌ
传统的去噪方法如中值滤波、低通滤波等，在保留图像细节的要求方面不是太满意，由于小波分析具有
良好的时频局部特性，用小波分析这一数学工具利
对图像去噪得到了广泛的应用ｌ２＿１。－
利用连续小波变换进行计算，计算量非常大。因
收稿日期：０６０－９２０－４２

一种改进小波阈值的图像去噪算法

ＱＩＡＯＬｉｎｆｅｎｇＷＡＮＧＪｕｎ
（１．ＡｒｍｙＯｆｆｉｃｅｒＡｃａｄｅｍｙＯｆＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１）（２．ＡｒｍｙＯｆｆｉｃｅｒＡｃａｄｅｍｙｏｆＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１）
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｗａｖｅｌｅｔ — ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｓａｈｏｔｐｏｉｎｔ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｏｆｔａｎｄｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ．Ｒａｍｐｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｏ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｐｒｏ— ｃｅｓｓｅｄｂｙｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｗｅｃａｎｈａｖｅｌｉｔｔｌｅｍｉｎｉｍｉｚｅｓｔｈｅｍｅａｎｓｑｕａｒｅｄｅｒｒｏｒａｎｄｍｏｒｅｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ａｎｄｔｈｅＧｉｂｂｓｅｆｆｅｃｔｃａｎｂｅｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍｓｕｓｉｎｇｓｏｆｔａｎｄｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｓｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅａｎｄｄｉｒｅｃｔ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ，ｅｍｕｌａｔｉｏｎＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３０］．６

基于改进小波阈值函数的图像去噪

要：针对传统的闽值函数在图像去噪中存在硬阈值函数不连续、软阂值函数会产生恒
定误差的不足，在多层小波变换的基础上，对阈值选取方法进行了改进，并改变了传统软阈值函
数。实验结果表明，该方法无论在视觉效果还是在信噪比定量指标上均优于传统硬闽值法和软
均值高斯白噪声来表征＿３］。因此在进一步处理之前采用适当的方法对图像进行去噪是非常重
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓｈａｖｅｓｏｍｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓｉｎｉｍａｇｅｄｅ－ｎｏｉｓｉｎｇ．ＨａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｉＳｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｎｄｓｏｔｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｗｉｌｌｃａｕｓｅｃｏｎｓｔａｎｔｄｅｖｉａｔｉｏｎ．Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｉｓｓｉｔｕａｔｉｏｎ．ｉｔｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ — ａｎａｌｙｓｉｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏＩＴＩ１．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉＳｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅ

自适应小波阈值去噪方法

自适应小波阈值去噪方法
小波变换是一种时频分析方法，能够将信号变换到时频域，使得信号在不同尺度上的变化能够得到很好的表示。

小波变换将信号分解成低频和高频部分，其中高频部分通常包含噪声，而低频部分则包含信号的主要能量。

阈值处理是一种常用的信号去噪方法，其基本原理是将信号中幅度较小的部分认为是噪声，并将其置零或缩小幅度。

然而，传统的固定阈值处理方法可能会引入伪像或导致信号的失真，因此自适应阈值处理方法应运而生。

软阈值是一种逐渐递减的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，并将幅度较大的部分保留。

该方法能够有效地抑制噪声，同时保持信号的平滑性。

硬阈值是一种二值化的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，而大于阈值的部分保留不变。

该方法能够更好地保留信号的尖峰和细节信息。

1.将信号进行小波变换，得到相应的小波系数。

2.通过估计信噪比，确定阈值大小。

3.根据选择的阈值类型（软阈值或硬阈值），对小波系数进行阈值处理。

4.对阈值处理后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。

自适应小波阈值去噪方法的优点是能够根据信号的特点自动选择合适的阈值，并且能够有效地去除噪声，同时保留信号的重要信息。

因此，在
实际应用中，自适应小波阈值去噪方法被广泛应用于图像处理、语音处理和生物信号处理等领域。

总之，自适应小波阈值去噪方法是一种有效的信号处理技术，能够去除信号中的噪声，同时保留信号的重要信息。

通过合理选择阈值和阈值处理方法，可以得到满足需求的去噪效果。

图像采集中基于小波变换阈值去噪算法研究

，
（）式４
（５式）
分尽可能的小．需要在频域就可以通过时不变滤波方
法将信号同噪声区分开。当它们的频域重叠时。而这种方法就无能为力了。如果采用线形小波的分析方法。但是可以通过选择不同的基的方法．使得在相应坐标系统内的信号同噪声的重叠尽可能小。这样就可以通过抑制不需频带的信号。而达到去噪的目的。图像采集在
。
（６式）
中利用基于小波变换阈值去噪算法．可以有效克服小Ｈｅｅｂｒ不准原理。将不同ａｂ值下的时频窗口ｉｎｅｇ测ｓ．波阈值去噪算法的一些缺陷．高图像质量。提绘在同一个图上，得到小波基函数的相平面（图１就如
另外，小波变换过程中必须保持能量成比例，在即：
３基于小波阈值的图像去噪方法
３１基本算法．．设是大小为ｘ原始无噪声图像．一个在 Ⅳ ｓ是
』（６ｄ＝Ｊ：）ｘ（）１口）ｂ＋ｄ（＝ｏ）ａ
其中＝
（６・（口）譬），
０为。
（）式８
波逆变换为：
厂＝（专）
数上。
ｅｎ，（学．（孚，（１，式１）
的容许性条件。
同样的方法可以推广到两个或两个以上的变量函
２１０２年第３期
福建电

基于小波变换的阈值去噪技术研究

值的处理方法有２种：硬阈值法
作者简介：孙晋豪（１９８２一），男，助教，山西闻喜人，主要从事智能检测与传感器技术、嵌入式技术。
一
２８ —
第１期
孙晋豪等：基于小波变换的阈值去噪技术研究
２０１３年２月
一
ｃ，则信号厂（ｔ）的正交小波变换分解公式为：
其中，ｚ是一个标准的高斯白噪声，即。～Ｎ（０，
１），是噪声级。若要从被噪声污染的信号ｙｉ中恢复出原始信号，则Ｄｏｎｏｈｏ的去噪方法分为以下３个步骤：
Ｙ＝＋盯（ｉ：０，１，２， …，ｒｔ一１）（３）
１９８８年，提出了多分辨率分析的概念，并给出了小波分析与重建的快速算法，即Ｍａｌｌｅｔ算法。据这一算法，若为信号厂（）的离散采样数据，＾＝
第２３卷第１期
２０１３年２月
— —
北华航天工业学院学报
ｔｈＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒ
— — —
中图分类号：Ｏ１７文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ —７９３８（２０１３）０１ —００２８ —０３
０引言
采样点数。小波重构过程是分解过程的逆运算，相应的重

基于小波综合阈值函数的图像去噪

（．ｏｌｅｆＥｅｔｃｌｎｎｏｍｔｎＥｇｎｅｉｇ，ａｚｏｎｖｒｉｆＳｉｎｅｎｅｎｌｙ，１ＣｌｇｌｒａｄＩｆｒａｉｎｉｅｒｅｏｃｉａｏｎＬｎｈｕＵｉｅｓｔｏｃｅｃｄＴｃｏｏｙａｈｇ
存在着恒定偏差，这将直接影响重构图像与真实图
数啪有硬阈值函数和软阈值函数．
＝
㈣
像的逼近程度，给重构图像带来不可避免的误差．
值函数和软阅值函数的特征，有良好的数学特征．具选择合适的参数，以适应不同的图像．用局可采部阉值规则选择阚值，通过仿真实验，验证了综合阈值函数对去除高斯噪声的有效性．
关键词：图像；小波变换；闽值函数；部闽值规则局中图分类号：０１４４Ｔ９．１７．，Ｐ３１４文献标志码：Ａ文章编号：０４Ｏ６（ＯＯＯ— １４０１０一３６２１）１０１ —４
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｏｅｃｍｅｔｅｓｏｔｏｎｓｏａｄａｄｓｆｈｅｈｌｕｃｉｎｆｗａｅｅ，ｅｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｖｒｏｈｈｒｃｍｉｇｆｈｒｎｏｔｔｒｓｏｄｆｎｔｓｏｖｌｔａｎｗｏ
第２２卷
第１期
甘肃科学学报
ＪｕａｆＧａｓｃｅｅｏｍＩｏｎｕＳｉｎｃｓ
Ｖｏ１２Ｎｏ１．２．

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

收稿日期：００—１２１０—２３
‘
本文在Ｄｎｈ出的小波去噪方法的基础上，ｏｏｏ提
以去除加性高斯噪声为目的，造了一个新的阈值构
函数，同时对阂值的选取进行了改进．文的算法并本
有效地克服了硬阈值函数不连续软阈值函数有偏差
ｖｓｏ．ｉｉｎ
Ｋｅｒｓｗｖｌｔｔｎｆｒ；ｈｒｈｅｈｌｙｗｏｄ：ａｅｅａｓｍｒｏａｄｔｒｓｏｄ；ｓｆｔｒｓｏｄｏｈｅｈｌｔ
了大量的图像细节信息，理后的图像变得十分模处
０引言
一
种基于新阈值函数的小波图像去噪算法
王知强
（哈尔滨商业大学德强商务学院计算机科学系，黑龙江哈尔滨１０２）５０５
摘
要：出一种新的阈值函数，效地克服了小波硬阈值函数不连续，波软阈值函数出现提有小
恒定偏差的缺陷，有优越的数学特性和清晰的物理意义．具实验结果表明本文算法在峰值信噪比和
第ｌ６卷
第４期
哈尔滨理工大学学报
ＪＵＲＮＡＬＯＯＦＨＡＲＮＵＶＥＩＹＣＥＥＡＢＩＮＩＲＳＴＯＦＳＩＮＣＮＤＥＣＴＨＮＯＬＧＹＯ
Ｖｏ．１Ｎｏ４１６．Ａｕｇ２．０１１
２１０１年８月
图像信号在采集过程中将不可避免地受到大量噪声信号的干扰，声的存在破坏了图像结构之间噪的相关性，利于图像的特征提取．不因此在对图像进行后续处理之前，去除噪声，取图像原始信号．要提
均方误差的框架下均取得较好的去噪效果，同时在视觉上也取得了令人满意的结果．
关键词：小波变换；阈值；软闽值硬中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ文章编号：０７２８（０１０ —０５ — ３１０ — ６３２１）４０６０
关注．
传统的图像去噪方法分为空间域和频率域．中在其空间域中均值滤波 ¨ 使用最为广泛．性滤波的线
基本原理是用均值理的当前像素点（Ｙ，择一个模板，模，）选该板由其近邻的若干像素组成，模板中所有像素的求均值，把该均值赋予当前像素点，为处理后图像再作在该点上的灰度值．是在去除噪声的同时也损失但
Ａｂｔａｔ：ｅｐａｅｒｐｓｄａｎｗｈｅｈｌｕｃｉｎ．Ｉｏｅｃｍｅｈｎ．ｏｓｓｅｃｆｈｒｈｅｈｏｄｓｒｃＴｈｐｒｐｏｏｅｅｔｒｓｏｄｆｎｔｏｔｖｒｏｓｔｅｎｏｃｎｉｔｎｅｏａｄｔｒｓｌｆｎｔｎｏｖｌｔａｄｄｖａｉｎｏｏｔｔｒｓｏｄｏｖｌｔｔｈｓｇｏｔｅｔｃｃａａｔｒｎｄｃｅｒｍｅｎｎｓｕｃｉｆｗａｅｅｎｅｉｔｏｆｓｆｈｅｈｌｆｗａｅｅ．Ｉａｏｄｍａｈｍａｉｈｒｃｅｓａｌａａｉｇｏｏｈｓｃ．Ｔｈｘｅｉｎ￣ｒｓｌｓｓｏｔａｔｏｔｉｓｇｏｅｕｔｓｄｏＮＳａｄＭＳａｄｇｏｅｕｔｎｆｐｙｉｓｅｅｐｒｍｅｔｅｕｔｈｗｈｔｉｂａｎｏｄｒｓｌｓｂａｅｎＰＲｎＥｎｏｄｒｓｌｓｉ
ＡａｅｅｍａｅＤｅｎｉｉｇＡｌｏｉｍｓｄｏＷｖｌｔＩｇ－ｏｓｎｇｒｈＢａｅｎｔ
ＮｅＴｈｅｈｄＦｎｔｎｗｒｓｏｌｕｃｉｏ
ＷＡＮＧｉｑａｇＺｈ — ｉｎ
（ｅａｔｅｔｆｏｐｔｒｃｎｅＤｃｉｇＢｓｅｓＣｌｇｆｒｉＵｉｒｉｆｏｍｅｃ，Ｈｒｉ１０２Ｄｐｒｎｏｍｕｅｉｃ，ｑａｕｉｓｏｅｅｏｂｎｎｖｓｙｏｍｒｅａｂｎ５０５，ＣｉａｍＣＳｅｎｎｌＨａｅｔＣｈｎ）
糊．由于小波分析具有良好的时域和空域局部化的特点，而且小波基的选择也比较灵活，因此小波分析是图像去噪的一个有利的工具．波去噪 ’ 以小可
有效地去除噪声，留图像细节信息．ｏｏｏ８＿保Ｄｎｈ０于１９首次提出了小波阈值的概念，９５年其软硬阈值的图像去噪方法在实际中得到了广泛的应用，得取了较好的图像去噪效果．用该方法可以在Ｂｓｖ使ｅｏ空间中得到最佳的估计值，也引起了很多学者的这