小波分析的出现已经有十几年的历史，现在世界各国对于小波分析的研究越来越火热，尤其是把小波分析用于图像处理方面的研究更是热门。并且在不久的将来对于小波分析的研究会取得更大的成功。我国对于小波的研究以及用于图像去噪的方面的研究开始的较晚一些，1994年小波研究才在我国开始大规模地出现，但是却在许多方面的研究也取得了一些成功。具体来说,小波去噪方法的成功主要得益于小波具有如下特点[5]：（1）低熵性、（2）多分辨率、（3）去相关性、（4）选基灵活性。近年来，在我国科研人员的努力下，小波分析已经在多个领域取得了成功，如1。小波分析在故障诊断中的应用。2。小波分析在图像处理中的应用。3。小波分析在语音信号中的应用。4。小波分析在工业计算机断层摄影中的应用。5。小波分析在医学中的应用。84093

我们对于小波分析理论进行研究的主要目的是想把它应用于各种时频领域的分析研究中，使理论研究与实战应用相结合，让理论应用于实践，而实践又反过来推动理论的研究和创新。如果信号是平稳不变的，那么我们可以使用傅里叶变换；但是如果信号它是不平稳的话，这时傅里叶变换已经不能满足我们的要求了，所以我们必须使用小波变换。小波变换在处理特性随时间变化的信号方面的能力是十分喜人的。论文网

现如今小波分析已经在许多领域取得了令人瞩目的成绩，尤其是在信号的处理方面的成绩更是优秀。由于小波分所具有的多分辨率特性使它能够更好的对信号进行各种处理操作。小波分析对图像进行处理，其实就是对二维矩阵进行各种操作运算。

2002年，侯波[6]提出用不同小波方法对图像进行去噪。

2005年,蔡念[7]等人将神经网络和传统的中值滤波算法结合。

2007年,潘海澄[8]研究了阈值临界点差异化的特点。

由于小波函数的快速发展，目前已经有非常多的小波函数被研究出来，使我们使用小波对图像进行去噪时能够有更多的选择，能够根据图像去噪的要求来选择最适合的函数来完成我们的图像去噪处理。

但是在小波分析这个研究方向上仍然存在一些问题，使小波分析的研究并未取得大的发展。主要原因是小波理论并未完善、真正取得成功的应用领域很少。 

虽然小波分析的研究已经取得了许多成功，但是在许多领域的应用上仍然存在着许多问题，因此小波分析的研究任然存在着许多缺陷，主要的原因是：

1)小波理论没有被彻底完善，只有一维小波理论还算比较成熟，其余的，

如高维小波、向量小波理论都没有被彻底完善，特别是各类小波，如正交小波、二进小波、双正交小波、向量小波的构造和性质都需要进行深入的研究；

2)虽然国内外关于最优基选取方法的方面的研究已经取得了一定的成功，

但是关于系统规范的最佳小波的选取方法的研究仍然存在着巨大的缺陷；

3)目前小波分析软件远不如FDM、FEM、EEM等软件成熟和完善，也没

有大型的、系统的、权威的小波分析软件被开发出来，市场对于研究小波分析的应用研究软件的需要是迫切的；

4)小波分析用于数据图像压缩方面的研究已经取得了较大的成功，并且希

望利用小波实现高压缩比、高冲线度图像的压缩；

5)小波分析在很多领域并未真正取得成功