1、“.....从而可以消除孤立的噪声点。优点可以达到去噪效果而且能够较好，刘峰，胡栋数字图像处理教程北京清华大学出版社，王薇，姚鑫锋从零开始学北京电子工业出版社，郭晶，孙伟娟小波分析理论与实现北京电子工业出版社，赵书兰数字图像处理与分析北京化学工业出版社，王英，曾光宇图像去噪算法研究电脑与信息技术，。噪声产生原因图像产生噪声的原因有多种，归纳总结主要造成图像噪声的原因有类电子元器件产生的噪声光电转换产生的噪声光学现象产生的噪声和底片颗粒产生的噪声。由电子元器件产生的噪声在数字成像阈值去噪的核心。经过这过程处理的图像都有非常好的去噪效果。小波阈值去噪最重要的部分就是阈值的选取，阈值定要选择适合图像的数值，如若选取较高或较低的阈值，则去噪后图像会出现模糊或去噪不彻底的现象，所以在选择阈值的时候要再考虑。小波阈值去噪的过程总共有分为步，具体过程如下。维图像信号的小波分解......”。

2、“.....使用任意小波基函数，选择次分解次数对图像进行分解，将图像变换进频率域中。提取分解后图像信号高频信号系数。使用相关函数对小波变换后的图像信号高频部基于图像去噪方法的研究论文原稿到频率域后再进行去噪处理。优点对图像细节和边缘部分信息保护的非常好。主观的质量样，主观上感觉好的图像不定信噪比高。图像去噪算法图像空间域去噪处理经过很长时间的完善和发展已变得日趋成熟，对于通常所用的图像去噪方法都是采用均值滤波或者中值滤波去噪，但是这两种方法的缺点也让人们非常的头疼，因此人们在之后结合小波理论发明了小波变换去噪方法。随着小波理论的日益完善，它以自身良好的时频特性在图像降噪领域受到越来越多的关注，开辟了非线性去噪方法的先河，克服了均值滤波和中个以点为中心的滑动窗口，使用特定的方法计算窗口中像素值的中值，最后使用这个中值代替这点的像素值并依此类推，对每个点进行类似的操作......”。

3、“.....优点可以达到去噪效果而且能够较好的保存图像边缘画面，具有较好的去噪效果。缺点对于图像中有较多点线等细节的图像不能很好的去除噪声。自适应维纳滤波器去噪根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，使用滤波器来去除图像中噪声，局部方差越大，去噪效果越好。优点能够很好的保留图像边缘部分信息，而且对图像高频部分图像信及传播的过程中也会出现各种问题，其中图像噪声这问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了门专门的学科而不是数字图像处理研究中的个小小的过程。本次论文是要对数字图像基本的去噪方法进行研究和小波阈值去噪方法的改进，对图像去噪方法能大概了解和掌握，并且在掌握的同时能够对基本的图像去噪方法有创新，找到更加高效的图像去噪方法......”。

4、“.....类是外部噪声，另类理所当然就是内部噪声。外部噪声外部噪声的造成与成像设备无关，产生噪声的原因是各种外部因素，比如电磁干扰电闪雷鸣等外部因素。内部噪声产生内部噪声的原因是成像设备内部元件电阻发热导致电子热运动接受光子数目出现偏差等原因而造成的噪声称为内部噪声。基于图像去噪方法的研究论文原稿。摘要本论文主要研究图像噪声去除方法，从图像噪声的产生到运用各种方法进行数字图像去除噪声，以达到图像清晰的目标。论文是不可避免的噪声，只能随着科技的发展而减少这些噪声的产生，但是现如今只能通过图像去噪技术来去除噪声还原图像信息。噪声和信号相关，又可以分为加性噪声和乘性噪声。加性噪声在假定信号和噪声的情况下，噪声不管输入信号大小，都无条件加入到信号上的形式称之为加性噪声。如放大器噪声光量子噪声胶片颗粒噪声等......”。

5、“.....基于图像去噪方法的研究论文原稿。图像中的噪声大多数都是由光学现象造成的，比如底片上的粒状结构，屏幕上的粒状结构等成像会的飞速发展，科学技术在不断更新，数字成像设备如雨后春笋般层出不穷，计算机在人们生活中大范围普及，数字图像因此也成为人们生活中不可少的信息载体，数字图像给与人类生活十分大的帮助，但同时数字图像在获取及传播的过程中也会出现各种问题，其中图像噪声这问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了门专门的学科而不是数字图像处理研究中的个小小的空间域中形成去噪后的图像。结语每种图像去噪方法都不是全能的，不能够对所有类型的噪声都有很好的去噪效果，每种方法对种或者几种噪声相比其他噪声有非常好的去噪效果，所以......”。

6、“.....之后再选择适合这种噪声的去噪方法。参考文献朱秀昌，刘峰，胡栋数字图像处理教程北京清华大学出版社，王薇，姚鑫锋从零开始学北京电子工业出版社，郭晶，孙伟娟小波分析理论与实现北京电子工业出版社，赵书兰换为图像信号，进入频率域进行处理。在频率域中提取图像信号中的高频系数，设臵适合的阈值对这些高频系数进行过滤，高于阈值的图像信号将被摒弃，而低于阈值的高频信号则保留作为输出，最后整合所有图像信号使用小波变换的逆函数将图像信号变换到空间域中，重组图像，这系列的处理就是小波阈值去噪的核心。经过这过程处理的图像都有非常好的去噪效果。小波阈值去噪最重要的部分就是阈值的选取，阈值定要选择适合图像的数值，如若选取较高或较低的阈值，则去噪后图像会出现模糊或去噪不彻底的现象基于图像去噪方法的研究论文原稿设备中的粒状结构造成的颗粒噪声......”。

7、“.....只能通过图像去噪方法来减轻对图像信息的影响。底片颗粒造成的噪声。照片底片中含有成像的卤化银颗粒，在曝光的过程中，卤化银颗粒曝光只有两种可能，曝光或不曝光。底片中的卤化银颗粒的随机分布，分布密度等都影响了图像信息的表达，导致图像中出现不必要的噪声，同上面所介绍到的都是不可避免的噪声，只能随着科技的发展而减少这些噪声的产生，但是现如今只能通过图像去噪技术来去除噪声还原图像信息。等原因而造成的噪声称为内部噪声。图像中的噪声大多数都是由光学现象造成的，比如底片上的粒状结构，屏幕上的粒状结构等成像设备中的粒状结构造成的颗粒噪声。这些噪声的造成与光电子转换噪声样都是不可避免的，只能通过图像去噪方法来减轻对图像信息的影响。底片颗粒造成的噪声。照片底片中含有成像的卤化银颗粒，在曝光的过程中，卤化银颗粒曝光只有两种可能，曝光或不曝光。底片中的卤化银颗粒的随机分布......”。

8、“.....导致图像中出现不必要的噪声，同上面所介绍到的都信息进行处理，之后再通过反变换恢复图像信息，以达到图像去噪的目的。常用的变换域去噪方法有傅里叶变换去噪方法，小波变换去噪方法等。傅里叶变换去噪方法使用傅里叶变换对图像进行傅里叶变换，之后在频率域对图像进行去噪处理。小波去噪方法使用小波分析对图像进行小波变换，将图像变换到频率域后再进行去噪处理。优点对图像细节和边缘部分信息保护的非常好。主观的质量样，主观上感觉好的图像不定信噪比高。图像去噪算法图像空间域去噪处理经过很长时间的完善和发展已变得日趋成熟，对于通常过程。本次论文是要对数字图像基本的去噪方法进行研究和小波阈值去噪方法的改进，对图像去噪方法能大概了解和掌握，并且在掌握的同时能够对基本的图像去噪方法有创新，找到更加高效的图像去噪方法。图像噪声分类以产生噪声的原因可以把图像噪声分为两类......”。

9、“.....另类理所当然就是内部噪声。外部噪声外部噪声的造成与成像设备无关，产生噪声的原因是各种外部因素，比如电磁干扰电闪雷鸣等外部因素。内部噪声产生内部噪声的原因是成像设备内部元件电阻发热导致电子热运动接受光子数目出现偏字图像处理与分析北京化学工业出版社，王英，曾光宇图像去噪算法研究电脑与信息技术，。摘要本论文主要研究图像噪声去除方法，从图像噪声的产生到运用各种方法进行数字图像去除噪声，以达到图像清晰的目标。论文介绍了图像去噪方法，空间域和频域去噪方法，重点研究利用小波变换将图像从空间域中变换到频率域中，在频率域中再通过相关方法进行去噪的方法，利用这方法达到去除图像噪声的目的。关键词图像去噪空间域小波阈值去噪中图分类号文献标识码文章编号绪论图像降噪的必要性由于人类社，所以在选择阈值的时候要再考虑。小波阈值去噪的过程总共有分为步，具体过程如下。维图像信号的小波分解......”。