Trong nhiều phơng pháp loại nhiễu cơ sở wavelet, biến đổi wavelet của ảnh nhiễu đợc thực hiện các hệ số wavelet đợc xử lý và các hệ số đã đợc xử lý lại đợc biến đổi trở lại ảnh kết quả. Việc xử lý các hệ số bao gồm việc giảm các hệ số nhiễu. Một số tiêu chuẩn để phân biệt các hệ số có nhiễu và các hệ số không có nhiễu ảnh đợc giới thiệu ngắn gọn dới đây.
Trong kỹ thuật “wavelet shrinkage ” của Donoho sử dụng một tiêu chí chung cho các lớp. Phơng pháp sử dụng một sự không tuyến tính ngỡng mềm (soft-threshold nonlinearity) sao cho các hệ số wavelet nằm dới mức ngỡng bị loại bỏ. Mức ngỡng không đổi trong một mức và cùng một giá trị đối với tất cả các mức trong trờng hợp nhiễu trắng. Phơng pháp này không biểu thị mọi u điểm mà biến đổi wavelet có đợc nhng nó có một cơ sở lý thuyết tốt. Trong ph- ơng pháp của Mallat và các đồng sự của ông thì tiêu chí đợc điều chỉnh phù hợp với từng hệ số. Do đó chúng ta gọi nó là phơng pháp thích nghi (adaptive method). Tiêu chí dựa trên sự giả định là ảnh không nhiễu là đều và nhiễu không đều. Phơng pháp của Healy, Weaver là một sự biến đổi của phơng pháp
Mallat, trong đó tiêu chí đợc dựa trên sự quan sát các hệ số wavelet của một ảnh không nhiễu. Coifman phát triển một phơng pháp không dựa vào sự điều chỉnh các hệ số wavelet nhiễu, nhng dựa vào việc sử dụng th viện các dạng sóng trực giao. Tín hiệu đợc phân chia thành mỗi phần đợc loại nhiễu mà đợc biểu diễn bằng một dạng sóng đã chọn và một phầnkhông thể biểu diễn đợc.
Các phơng pháp loại nhiễu đợc miêu tả xử lý nhiễu trắng Gaussian có trung bình bằng không. Để đánh giá hiệu suất của việc loại nhiễu, ta sử dụng tỷ số tín hiệu trên nhiễu để đo chất lợng. Tỷ số tín hiệu trên nhiễu đợc biểu diễn bằng dB và đợc định nghĩa nh sau: noise signal P P 10 SNR = lg
Trong đó Psignal là công suất của tín hiệu hay của ảnh. Pnoise là công suất của nhiễu.