1、非换，并介绍了图像小波变换情况，为下个章节中图像小波去噪奠定理论基础。第四章详细介绍小波阈值在图像去噪中的应用，以及相应的程序，并给出了相应的仿真实验结果。第五章是对全文的总结与展望，概括了全文的研究内容和创新之处针对论文的不尽完善之处，提出了些意见和建议，以供后续工作参考借鉴。第章图像与噪声人类获取外界信息有视觉听觉触觉味觉等多种方法，但绝大部分约是来自视觉所接收的图像信息，即所谓百闻不如见。而图像处理就是对图像息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的。
2、又充当服务器，为其他节点提供服务和内容。网络结构集中式网络代表是有个中心服务器负责记录共享信息索引信息并应答对这些信息的查询。与模式的差异是在结构中，客户端之间没有数据流，通过中心服务器交换数据。而登录与信息查询都与中心服务器连接，但查询到数据后，就与存放数据的客户端直接建立连接。客户端客户端客户端客户端客户端中心服务器索引服务数据流数据流图集中式网络架构分布式非结构化网络代表是采用了随机图的组织方式来形成松散的网络，没有中心服务器，采用洪泛式搜索和随机转发机制转发机制，每个节点功能相同，兼作服务器和客户机。
3、时保持其余小波系数值不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。线形运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像定程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波去噪具有无可比拟的优越性。小波去噪主要优点有低熵性，小波系数的稀疏分布，使得图象变换后的熵降低多分辨率，由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号的。
4、割压缩和图像理解等将产生不利影响。噪声种类很多，如电噪声机械噪声信道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。计算机图像处理主要采取两大类方法是在空间域中的处理，即在图像空间中对图像进行各种处理另类是把空间域中的图像经过正交变换到频域，在频域里进行各种处理然后反变换到空间域，形成处理后的图像。人们也根据实际图像的特点噪声的统计特征和频谱分布的规律，发展了各式各样的去噪方法。其中最为直观的方法，是根据噪声能量般集中于高频而图。
5、像频谱则分布于个有限区间的这特点，采用低通滤波方式来进行去噪，或对图像进行平滑处理等，这属于第类图像处理方法。还有就是在频域进行处理，如傅立叶变换小波基变换。近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。而且，小波变换本身是种线形变换，而国内外的研究大多集中在如何选取个合适的全局阈值，通过处理低于该阈值的小波系数同。
6、节点的管理有些像路由的管理，信息在网络中像水的波纹样传播，直到能量耗尽。节点节点节点节点节点节点数据流查询流图典型的分布式非结构化网络分布式结构化网络代表结构化是对网络解决的管理方式，是种逻辑上可以结构化查询，而不是物理连接的变动，结构化是为了搜索算法的快捷，般相当于折半查找。点优先选择代价较低的数据请求路径。如下给出了数据请求调度算法。计算所有邻居节点的能力对所有邻居节点，按照与本节点的物理拓扑关系和能力排序获取本节点所需要的媒体数据块集合本次请求的数据块总量对于每个节点所需要的媒体数据块邻居总数邻居含有。
7、势。在分析和使用图像之前，需要对图像信号进行系列处理。比如调整图像存储的格式，对图像进行去噪等等。图像处理是针对性很强的技术，根据不同用途不同要求采用不同的处理方法。采用的方法是综合各学科较先进的成果而成的，如数学物理学心理学生理学医学计算机科学通信理论信号分析控制论和系统工程等，各学科相互补充相互渗透才使数字图像处理技术飞速发展。根据本文研究的内容，我们只探讨图像去噪这图像预处理技术。般来说，在图像采集编码传输恢复的几个基本步骤中，影响图像质量的因素很多。例如，现实图像中无用的信息对我们而言就是噪声，设备。
8、环境获取方法等因素也会引入许多噪声干扰。如电磁干扰相片颗粒噪声采集图像信号的传感器噪声信道噪声甚至滤波器产生的噪声等等。所以，为了提高图像的质量以及后续更高层次的处理，对图像进行去噪处理是不可缺少的重要环节，而寻求种行之有效的去噪方法也是人们直在进行的工作。噪声图像模型及噪声特性含噪模型现实中的数字图像在数字化和传输过程中，常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，成为含噪图像。去除或减轻在获，谢杰成，张大力，许文立小波图像去噪综述中国图像图形学报因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理如分。
9、割压缩和图像理解等将产生不利影响。噪声种类很多，如电噪声机械噪声信道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。计算机图像处理主要采取两大类方法是在空间域中的处理，即在图像空间中对图像进行各种处理另类是把空间域中的图像经过正交变换到频域，在频域里进行各种处理然后反变换到空间域，形成处理后的图像。人们也根据实际图像的特点噪声的统计特征和频谱分布的规律，发展了各式各样的去噪方法。其中最为直观的方法，是根据噪声能量般集中于高频而图。
10、时保持其余小波系数值不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。线形运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像定程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波去噪具有无可比拟的优越性。小波去噪主要优点有低熵性，小波系数的稀疏分布，使得图象变换后的熵降低多分辨率，由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号的。
11、像频谱则分布于个有限区间的这特点，采用低通滤波方式来进行去噪，或对图像进行平滑处理等，这属于第类图像处理方法。还有就是在频域进行处理，如傅立叶变换小波基变换。近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。而且，小波变换本身是种线形变换，而国内外的研究大多集中在如何选取个合适的全局阈值，通过处理低于该阈值的小波系数同。
12、平稳特征，如边缘尖峰断点等去相关性，因为小波变换可以对信号进行去相关，也称为对等网络。在网络中，节点之间没有服务器与客户机之分，各节点之间是平等的关系，可以直接相互通信，共享计算和存贮能力。是种分布式网络，网络的参与者共享他们所拥有的部分硬件资源，包括处理能力，存储能力，网络连接，打印机等，这些共享资源需要由网络提供服务，能被其它对等节点直接访问而无需经过中间实体在此网络中的参与者既是资源提供者，又是资源获取者。打破了客户机服务器模式，在网络中每个节点的地位平等，每个节点既充当客户，共享其他节点提供的服务，。
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