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基于新阈值函数的小波阈值去噪算法小波变换以其多分辨率分析的特性，在时频域内良好的表征信号的能力以及大小固定形状可变的窗口等特点，广泛应用于图像去噪中，并得到了很好的去噪效果。而小波阈值去噪法是小波分析法在图像去噪众多应用中最常用的一种方法，利用阈值处理后的小波系数进行小波反变换重构出去噪后的结果图像。在小波阈值去噪法中的两个重要的因素阈值选取方式和阈值函数，直接决定图像去噪的效果，所以要针对噪声和图像选取合适的阈值函数和最佳阈值，才能最大程度去除图像噪声。本文提出了新的阈值函数，这一函数既满足函数的连续性，又理。硬软折中阈值函数对式（3）（4）进行了改进，但依然存在恒定偏差问题。为了更好地解决以上方法所带来的问题，文献分别提出了如下的改进的阈值函数：式（5）很好地解决了含噪图像的小波系数与估计小波系数恒等的误差问题，但它没有调节因子，显然不够灵活，而且连续性差;式（6）虽然解决了连续性问题，但含噪图像的小波系数与估计小波系数的恒定偏差还是没有得到很好的解决。为了能够有效解决上述问题，本文提出了新的函数：图1的横坐标为对fj，k经过小波变换得到的原始的小波系数;纵坐标为对小波系数进行阈值处理后的得到的估计的小波系数。为门限值;根据式（7）的函数进行绘图。图1中，=5，原始小波系数取值范围为2020。图1 =1，n=3时改进阈值函数