利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法，在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上，回顾稀疏性去噪研究的发展，阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法，介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程，并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析，提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。

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指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性，提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法，并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明，较其他小波降噪方法，改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。

该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法[1]的MATLAB代码，这是一种用于高光谱图像的新降噪算法，可从观测到的数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。 STV去噪算法的命令是 out_stv = 光谱电视（hyper_noisy，选择）； 其中 hyper_noisy 是输入图像， opts 是参数。 输入图像应该是 3-D 噪声图像（高光谱图像或视频）。 此外，在编写命令之前，需要将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。 输出图像存储为 out_stv.f。 有关详细信息，请参阅随附的用户指南。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年 7 月

图像去噪（MATLAB），肯定对大家有帮助，有这方面课题肯定有用！

本文介绍了小波变换理论, 系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音, 给出了基于 不同小波变换的滤波算法并且基于小波变换的滤波原理进行了分析

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针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续，软阈值函数有固定偏差的缺点，提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进，提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中，分别进行了实验选取最优小波基，新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数，软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明，新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比，改进语音质量。

为了有效消除声发射信号中的噪声，将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪，分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较，针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明，基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果，克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声，可以满足信号处理的要求。