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红外热图去噪不仅可以去除红外热图的噪声,还能提高图像的清晰度,具有很强的实用性。在此提出一种基于非下采样轮廓波变换的Bayes自适应去噪算法,并且结合变换后的每一层子带的各个方向间的能量分布规律,对不同的方向子带自适应地设置阈值,对相应的子带系数进行软阈值去噪,保留了更多的原始图像的纹理和边缘等细节信息。在Mat lab环境下的仿真结果表明,该算法不仅去噪效果优异,而且处理后的图像更加接近原图像的视觉效果。