摘要
数字图像在获取、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续图像处理的效果。
因此，图像去噪成为了数字图像处理领域中一项至关重要且具有挑战性的任务。
小波变换作为一种时频分析工具，具有良好的多分辨率特性和局部特性，能够有效地分离图像中的信号和噪声，近年来在图像去噪领域得到了广泛应用。
本文首先介绍了数字图像噪声的基本概念和常见类型，以及图像去噪技术的研究现状；接着详细阐述了小波变换的基本理论，包括连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析以及常用的小波基函数等；然后重点研究了基于小波变换的图像去噪算法，包括传统的阈值去噪算法、改进的阈值去噪算法、基于小波变换的非线性扩散去噪算法以及多尺度小波去噪算法等，并对各种算法的优缺点进行了比较分析；最后对全文进行了总结，并展望了基于小波变换的数字图像噪声消除技术的发展趋势。
关键词：数字图像；噪声消除；小波变换；阈值去噪；多分辨率分析
随着数字图像技术的快速发展，图像在各个领域得到了越来越广泛的应用。
然而，数字图像在获取、传输、处理和存储等环节中，由于受到成像设备、传输介质、环境因素等的影响，不可避免地会引入各种噪声。
这些噪声会严重影响图像质量，降低图像的视觉效果，并给后续的图像分析、识别、理解等处理带来困难。
图像去噪是指在尽可能保留图像细节信息的同时，降低或消除图像中存在的噪声，从而提高图像质量的技术。
它是数字图像处理领域中一项基础性和关键性的任务，也是许多后续图像处理步骤的前提条件。
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