摘要
图像去噪是图像处理领域中一个重要且具有挑战性的问题，其目标是从被噪声污染的图像中恢复出原始的、高质量的图像信息。
小波变换作为一种强大的时频分析工具，在图像去噪领域展现出巨大的潜力。
它能够有效地分离图像中的信号和噪声，并在不同尺度和方向上对图像进行分析和处理。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，以及小波变换的基本理论。
接着，回顾了基于小波变换的图像去噪方法的研究历史和现状，并对几种经典和最新的方法进行了详细的介绍和分析，包括传统阈值去噪方法、小波阈值去噪方法、基于小波变换的非线性扩散去噪以及多尺度小波去噪方法等。
此外，本文还讨论了不同图像去噪方法的优缺点和适用场景，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：图像去噪；小波变换；阈值去噪；非线性扩散；多尺度分析
图像在获取、传输和存储过程中，由于受到各种因素的影响，例如传感器噪声、传输信道干扰以及压缩失真等，不可避免地会引入噪声。
图像噪声的存在会严重降低图像的视觉质量，影响图像的后续处理和分析，例如图像分割、特征提取以及目标识别等。
因此，图像去噪作为图像预处理的关键步骤，一直是图像处理领域的研究热点之一。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
