对于一维或二维信号而言，噪声消除永远是一个既古老而又现代的话题，信号在其采集和传输过程中，无时不刻都笼罩在为噪声所干扰的危险之中．众所周知，去噪的原则是要求在弱化甚至清除噪声的同时，应尽可能完美地保留信号的重要特征成份．维纳滤波当属传统而经典的线性处理方法．随着小波理论的日臻完善，针对加性高斯噪声的小波域非线性消噪法如雨后春笋般涌现出来．Donoho和 Johnstone在此方面卓有成效的研究开启了在极大极小意义上达到最优属性的先河¨ j．结果表明 Besov空间的逼近函数较之线性方法展示出更佳的收敛率．非线性处理的阈值法虽简单，但具有很强的可操作性．小波变换的属性顺理成章地成为上述小波系数独立处理的基石，然而，其有意义的特性并没有得到充分挖掘．小波系数无论在尺度内还是尺度间都拥有很强的依赖性(相关性)，因此，一系列表征它们之间的这种依赖性的统计模型随之应运而生．