① 小波图像去噪的原理是什么啊
图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，采取不同的去噪方法。传统的去噪方法，在去除噪声的同时也会损害到信号信息，模糊了图像。
小波变换主要是利用其特有的多分辨率性、去相关性和选基灵活性特点，使得它在图像去噪方面大有可为，清晰了图像。经过小波变换后，在不同的分辨率下呈现出不同规律，设定阈值门限，调整小波系数，就可以达到小波去噪的目的。
小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。
② 如何根据噪声类型选择不同的去噪方法;
图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。
本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。