数字图像在获取、传输和处理过程中，由于各种因素的干扰，不可避免地会受到噪声的影响，导致图像质量下降，影响后续的图像分析和应用。
因此，数字图像噪声消除成为图像处理领域的一个重要研究方向。
小波变换作为一种时频分析方法，具有多分辨率、去相关性和局部特性等优点，在图像降噪方面展现出良好的性能。
本文综述了基于小波变换的数字图像噪声消除的研究现状，首先介绍了数字图像噪声的基本概念、分类及特点，以及小波变换的基本原理和常用的小波基函数；然后，重点阐述了基于小波变换的图像降噪方法，包括经典的小波阈值降噪方法、改进的小波阈值降噪方法以及结合其他技术的混合降噪方法；接着，分析了不同小波基函数、阈值选取方法、噪声模型等因素对图像降噪效果的影响；最后，总结了当前研究中存在的问题和未来的发展趋势。
关键词：数字图像；噪声消除；小波变换；阈值降噪；图像处理
随着数字图像处理技术的快速发展，数字图像在各个领域得到越来越广泛的应用，例如医学成像、遥感图像分析、视频监控等等。
然而，在图像采集、传输、存储以及处理过程中，由于受到各种因素的干扰，如传感器热噪声、光照条件变化、传输信道干扰等，图像不可避免地会引入噪声，导致图像质量下降，甚至淹没重要的图像信息，严重影响后续的图像分析、识别和理解。
因此，如何有效地去除图像噪声，恢复图像的原始信息，提高图像质量，成为了数字图像处理领域的一个重要研究课题。
数字图像噪声是指在图像获取、传输、存储和处理过程中，叠加在图像信号上的unwanted信号，它会降低图像的视觉质量，影响人们对图像信息的理解和判断。
常见的图像噪声类型包括：
1.高斯噪声：服从高斯分布，是最常见的噪声类型之一，通常由电子器件的热噪声和光照不足引起。
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