在当前信息时代，图像处理技术在很多领域内都扮演着至关重要的角色。其中，图像去噪是图像处理中的一项基础且关键的技术。图像去噪的目的是为了清除在图像生成和传输过程中出现的噪声，提升图像清晰度，并增强图像边缘特征。基于边缘检测和阈值维纳滤波的多小波融合图像去噪技术为这一目标提供了一种新的解决方案。
多小波变换是一种多尺度几何分析工具，它在多尺度变换中具有良好的方向选择性和良好的时频局部特性，能够更有效地表示图像中的边缘信息。而维纳滤波（Wiener Filter）则是一种线性滤波器，其设计是基于对信号和噪声的统计特性进行估计的。该滤波器可以最大限度地减少均方误差，即在给定的信噪比条件下，对信号进行最优估计。在图像去噪的背景下，阈值维纳滤波主要关注的是如何去除噪声的同时保留图像的重要信息，特别是在边缘和纹理细节部分。
本篇研究论文介绍了一种图像去噪的方法，该方法基于边缘检测和多小波融合预阈值维纳滤波。该方法首先利用多小波对含噪声的图像进行分解，然后通过多尺度小波边缘检测技术检测图像边缘。在此基础上，对于边缘位置的小波系数，采用改进的小波阈值方法进行处理，而对于不属于边缘位置的小波系数，则采用预阈值维纳滤波进行处理。最终，使用基于小波分析的融合算法得到去噪后的图像。实验结果表明，该方法不仅能够有效地去除噪声而不模糊边缘和图像的重要特征，而且还能够突出图像边缘的特征，与现有的去噪方法相比具有更高的峰值信噪比（PSNR）和平均结构相似度（MSSIM）。
这篇论文的主要贡献和知识点包括：
1. 小波变换（Wavelet Transform）：小波变换是一种对信号进行多尺度分析的工具，它允许信号在时域和频域内同时分析。小波变换在图像去噪中特别有用，因为它能够有效地分离图像的纹理和边缘信息，并保持它们之间的相对位置关系。
2. 图像去噪（Image Denoising）：图像去噪技术是图像处理领域的重要研究内容，其目标是消除图像中的噪声，提升图像质量，突出图像中的重要视觉特征，如边缘、角点等。
3. 图像融合（Image Fusion）：在图像处理中，融合指的是将不同源的图像信息结合起来，以得到一个综合后的图像，该图像能提供比任何单一源图像更丰富、更全面的信息。
4. 多尺度边缘检测（Multi-scale Edge Detection）：边缘检测是图像分析中的一个关键步骤，多尺度边缘检测技术可以在多个尺度上检测图像边缘，提供更准确的边缘信息。
5. 阈值维纳滤波（Thresholding Wiener Filtering）：阈值维纳滤波结合了维纳滤波和阈值处理两种技术，在图像去噪中，可以有效地消除噪声并尽可能地保留图像边缘和细节信息。
6. 峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）：PSNR是衡量图像质量的一个常用指标，用来量化去噪后图像与原始图像的差异程度。MSSIM则是衡量图像结构信息保持度的一个指标，它关注图像的局部结构信息是否得到保留。这两个指标都是评估图像去噪效果的重要参数。
这项研究为图像去噪领域提供了新的思路和技术手段，特别是在图像边缘保护和去噪效果提升方面，具有显著的应用价值。对于需要处理高质量图像的应用场景，如医疗成像、遥感监测和视频增强等领域，这项技术的应用前景广阔。
