图像的几种小波去噪方法的比较与改进

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。

基于小波变换的matlab实验,包含了实验原理和基于haar基的小波变换仿真结果以及论文。

介绍了小波分析去噪的基本原理，研究了基于小波变换的图像去噪法并进行了试验验证。结果表明，与常用的图像去噪方法相比，小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息，性能优于其他方法。

由于读入内存的BMP图像为无噪图像，所以进行去噪处理必须认为加入随机噪声，此功能由RandomNoise(BYTE *Image)函数实现。 其代码如下： void CLiftingschemeVie

小波去噪的C++源代码，使用小波分析对图像进行去噪处理。

基于小波变换的图像压缩与去噪研究，张景春，单吉峰，近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具，小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。小波变换用于图

基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究，傅爽，韩广兵，去噪是图像处理中的一个非常重要的问题．中值滤波去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节和边缘，基于小波变换的图像去噪方法

通过使用贝叶斯估计与小波去噪方法，可以将图像中的噪声降到最低，同时保留有效信息。具体步骤包括小波去噪算法的选取和贝叶斯估计的参数调整。此方法可以广泛应用于图像处理领域。

小波去噪matlab代码欢迎下载使用！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

matlab小波去噪loadsinsincolormap(pink(64))image(X)axis('square')init=231434;randn('seed',init);x=X+18*ra