图像去噪技术是图像处理领域的一个重要分支，其目的在于在尽可能保留图像重要特征的同时去除噪声，是图像预处理的一个关键步骤。自从小波变换被提出以来，因其在多尺度分析中的突出表现，已经成为了图像去噪的常用工具。小波去噪方法通常采用阈值处理或收缩策略，通过保留相对少数的大系数，将其他的较小系数设置为零，以达到去噪的目的。
然而，传统的阈值方法如统一阈值（Universal Threshold）、SureShrink和BayesShrink等，虽在某些应用中表现良好，但也存在一些局限性。这些方法假设小波系数是独立的，这在现实中并不总是成立，因此有时会引入视觉伪影。
双树复小波变换（DTCWT）作为一种新的信号和图像分析工具，在机器学习和模式识别中的许多应用中被发现非常有用。与传统的小波变换相比，DTCWT具有近似的平移不变性和方向选择性，这为图像处理提供了新的可能性。本文提出了一种利用双树复小波变换进行图像去噪的方法，旨在处理被高斯白噪声污染的图像。该方法在噪声图像上采用双树复小波变换，得到具有近似平移不变性和方向选择性的复数系数。在此基础上，文章采用了块阈值处理方案进行去噪。
在块阈值处理方案中，通过最小化Stein的无偏风险估计来经验性地选择每个分辨率级别上最佳的块大小和阈值。这种方法不同于传统的逐项阈值或块阈值方法，能够在消除不同级别噪声的同时，保留更精细的结构特征。实验结果表明，与大多数传统的逐项或块阈值方法相比，本文提出的方法在去除噪声方面表现更佳，同时与最先进的去噪方法相比，在结构保留方面也具有更优的表现。
文章中提到的关键词包括图像去噪、未下采样的双树复小波变换和块阈值处理。图像去噪是一个长期研究的课题，近年来随着人工智能技术的发展，基于机器学习的图像去噪方法越来越多地受到关注。这类方法通常需要大量的带标签的数据集来进行训练，以便学习如何区分噪声和图像的真实结构。
在介绍中，文章明确指出了去噪的必要性，强调了在图像处理中去噪技术的重要性，并且解释了传统小波变换方法的不足。双树复小波变换由于具有更好的平移不变性和对方向选择的敏感性，因此能够更有效地处理图像数据，克服传统小波变换方法的局限性。文章还强调了块阈值处理方法的重要性，因为传统的逐项阈值方法有时会忽略小波系数之间的统计相关性，从而导致视觉伪影。
在后续章节中，文章可能会深入探讨双树复小波变换的细节、其数学原理、如何构建块阈值处理策略、如何选取最优块尺寸和阈值、以及如何实现这些算法。这可能涉及到复杂的数学运算和信号处理理论。文中还可能会有详细的实验设计，包括不同噪声水平下对标准测试图像进行去噪的实验，并将实验结果与现有的去噪方法进行比较。实验结果可能涉及定量的性能评估和定性的视觉效果比较。
通过综合这些信息，可以深入理解双树复小波变换在图像去噪中的应用，并且了解块阈值方法如何在实际应用中提高去噪效果，同时保持图像的细节结构。此外，也能更全面地认识到图像去噪技术的现状和未来发展方向。
