本 文采 用 MALTAB进行仿真实验，首先分别对含噪图像使用改进的闽值，改进的 闽值函数进行降噪处理，然后将两者结合起来应用于含噪图像。实验结果表明，使 用改进后的闽值和闽值函数进行图像降噪，较之现有的经典方法，通常可获得更好 的效果。 关键

小波复合合阈值新算法具有优越的性能。利用谱线和噪声在小波域内的不同相关特性，提出了一种小波域复合阈值去噪算法。首先将小波系数作NeighShrink阈值处理，然后对得到的小波系数进行二值化，在此基础上定义了每一小波系数所对应的横向相关性指数和纵向相关性指数，最后确定出决定小波系数取舍的决策系数。由于该决策系数是通过多重判据得到的，因此该方法克服了简单阈值方法过保留或过扼杀的缺点，同时可以去除大脉冲噪声，实验 结果表明了该方法的有效性。

本文首先介绍分析多维多尺度多方向小波Surfacelet这一小波领域的新产物 的发展历程、性质特征以及应用前景等问题，接着回顾传统小波降噪传统方法的 发展进程，对其中的关键问题例如如何选取阈值以及阈值函数等着重进行分析。 同时对另外两种现有的三维小波变换一三维可分离小波变换和三维对偶树小波 变换做了简要回顾，目的在于比较它们和Surfacelet在视频应用领域中的性能， 并通过实验证实了预期的设想，即Surfacelet在视频处理领域中有着独特的优势。 在上述工作的基础上，提出了一种结合小波尺

目的：研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法，并比较不同小波函数的去噪效果。方法：提出了一种 利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先，应用小波变换得到图像的局部模极值分布 。然后，计算小渡变换的 模极大值，根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限 ：当小渡变换的模极值大于等于阈值门限 时， 其对应的小波系数保持不变；当小渡变换的模极值小于阈值门限 时，其对应的小渡系数通过软闽值法进行计算。 最后．根据这两部分的小渡系数进行小波逆变换重构图像 结果：所提出的方法能有效地滤除医学图像中的