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本论文对基于小波变换的图像去噪方法进行了研究，主要包括以下内容：
1.门限法小波图像去噪研究
本文对门限法去噪中涉及到的门限值、门限函数以及小波的选取进行了广泛的研究，对众多的小波门限去噪方法进行了归纳和全面仿真，给出了具有代表性的门限法的性能评估.
2.小波域Wiener滤波图像去噪方法
把原始图像的小波系数的分布简化为高斯分布，提出了小波域Wiener滤波图像去噪方法。
3.基于统计模型的小波图像去噪研究
本文把图像的小波系数建模为广义高斯分布模型，图像信号的小波系数方差在邻域窗内高度相关。当小波系数为广义高斯分布时，由贝叶斯最小均方误差估计，得到最优软门限σ2/σy,σy为子带内小波系数的方差。如果对每个小波系数估计σy，则得到了与图像局部特征相适应的门限值。在邻域窗内，图像信号的小波系数的方差高度相关，采用最大似然估计(ML)方法来估计每个小波系数对应的图像信号的方差，方差估计利用了小波系数尺度内相关性。
4.视频序列小波去噪研究
本文中的帧间滤波器基于一个简单的基于像素的运动检测器和选择性帧间加权平均。当相邻帧同一位置的像素没有运动时，对相邻帧该位置的像素进行加权平均；否则，不进行相邻帧帧间滤波，以阻止边缘模。