复杂脊波图像去噪作者：G. Y. Chen and B. Kegl刊名：Pattern Recognition;出版日期：20071.介绍小波变换已成功地应用于many scientific fields such as image compression, i许多科学领域，如图像压缩，图像age denoising, signal processing, com去噪，信号处理，计算机图形，ics, and pattern recognition, to name only a feIC和模式识别，仅举几例。Donoho和他的同事们提出了小波阈值去噪通过软阈值和阈值.这种方法的出现对于大量的应用程序是一个好的选择。这是因为一个小波变换能结合的能量,在一小部分的大型系数和大多数的小波系数中非常小,这样他们可以设置为零。这个阈值的小波系数是可以做到的只有细节的小波分解子带。我们有一些低频波子带不能碰触，让他们不阈值。众所周知，Donoho提出的方法的优势是光滑和自适应。然而，Coifman和Donoho指出，这种算法展示出一个视觉产出：吉布斯现象在邻近的间断。因此，他
