小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法, 其在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波 (CWT)、离散小波(DWT), 还有小波包avelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理、的应用-Wavelet transform is a fast-growing and more popular method of signal analysis,

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪，得出了小波阈值的偏微 分方程表示形式，在此基础上研究偏微分方程的解法，采用分数步的小波阈值方法对图像去噪，得到了较好的去噪效果，同时可以保护边 缘。数值试验结果表明，该方法具有比小波方法更好的去噪效果，能获得较高的信噪比-Wavelet method and partial differential equations is the main method of image denoising.

malab图像处理的课程设计，通过UI界面，对图像进行存储、滤波、去噪、旋转、边缘检测、分割、均衡化、锐化、平滑、傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换-the malab image processing curriculum design, through the UI interface, image storage, filtering, noise removal, rotation, edge detection, segmentation, equalization, sharpeni

基于离散余弦变换的图像去噪和基于小波变换的图像去噪-Based on the discrete cosine transform image denoising and image denoising based on wavelet transform