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针对小波变换的方向有限性和稀疏性差的缺点，提出一种新的去除泊松噪声的算法，该算法基于Shearlet变换。首先，用改进的最小二乘法来估计图像中泊松噪声的方差；然后，对图像进行Shearlet分解，通过改进的软阈值函数对Shearlet系数进行收缩去噪；最后，利用Shearlet反变换对处理后的Shearlet系数进行重构。实验结果表明，该算法在抑噪和保持边缘的同时，取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。