1、圖像是獲取信息的重要來源，圖像的質(zhì)量直接影響到有效信息的獲取。然而，由于設(shè)備、環(huán)境等外在因素的影響，圖像在獲取、傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)上往往存在著噪聲污染。這些都極大的影響了人們從圖像中提取有用信息，因此在分析和利用圖像之前消除噪聲具有非常重要的意義。
　　 小波分析理論因其具有良好的時(shí)頻分析能力，在圖像降噪領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文首先介紹了小波變換的基本理論，研究了幾種經(jīng)典的小波閾值的降噪方法，并采用不同的小波函數(shù)基和不同的閾值函數(shù)對(duì)Ba

2、yeshrink閾值方法進(jìn)行了仿真分析。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于上下文模型的傅里葉-小波圖像降噪方法。該方法先在傅里葉域中對(duì)圖像的平穩(wěn)部分保守的進(jìn)行去噪，然后再在小波域中濾除剩余的噪聲:使用平穩(wěn)小波變換來分解圖像信號(hào)得到分解后的一系列小波系數(shù)?？紤]到小波系數(shù)之間的相關(guān)性，利用上下文模型獲得小波系數(shù)的方差。將其代入由GGD模型估計(jì)出的閾值表達(dá)式得到自適應(yīng)的閾值，用軟閾值函數(shù)對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，最后將處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換完成去噪