小波变换与卷积神经网络结合在图像去噪中的效果评估

# 1. 引言

在本章中，我们将探讨小波变换和卷积神经网络结合在图像去噪中的效果评估。首先，我们会介绍背景和研究动机，为什么将小波变换和卷积神经网络结合应用于图像去噪。然后，我们会概述本文的结构，展示接下来各章节的内容安排，为读者提供整体的导览。让我们一起深入探讨这一引人注目的主题。

# 2. 图像去噪的基础知识

图像去噪是图像处理领域中的一个重要问题，其目的是消除图像中的噪声，提高图像的质量和可视化效果。在实际应用中，图像可能会受到不同类型的噪声干扰，因此需要针对不同噪声类型选择合适的去噪方法。同时，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在图像去噪中也展现出良好的效果。在本章中，我们将介绍图像噪声的类型、常见的去噪方法及其局限性，以及小波变换和卷积神经网络的基本概念。

# 3. 小波变换及其在图像去噪中的应用

小波变换是一种数学工具，常被用于信号处理和图像处理中。在图像去噪领域，小波变换具有独特的优势，能够在保留图像细节的同时有效去除噪声。接下来我们将介绍小波变换的原理、特点以及在图像去噪中的应用情况。

# 4. **卷积神经网络应用于图像去噪**

在这一章节中，我们将回顾卷积神经网络的基础知识，探讨CNN在图像去噪领域的应用现状以及一些成功案例。让我们深入了解CNN在图像去噪中的重要性和效果。

# 5. 小波变换与