不同的小波基函數決定了小波包雙尺度函數在分解圖像信息時具有不同的效果。常見的小波基函數包括Haar小波、Symlet級數函數、Daubechies級數函數、bior級數函數、rbio級數函數、coiflet級數函數和dmey函數。本章選擇Symlet 8小波（圖4.3）作為小波包分解的小波基函數，它具有良好的對稱性、光滑性和高低頻信息的特點，在圖像去噪中具有良好的效果（王強等，2008）。
4.1.3.2信息成本函數
信息成本函數有不同的定義。目前常用的信息代價函數包括閾值法、範數集中、對數熵和信息熵。其中，信息熵函數最能反映系數的集中程度，最有利於系數信息的選取。
通常，定義在序列{UK}上的信息成本函數M（UK）滿足以下兩個條件:
1）可加性條件:
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2）信息代價函數m的值應該反映系數的集中程度:當系數序列的能量集中在少數幾個系數上時，大多數系數的絕對值很小，可以忽略不計，因此可以認為相應的基較好，然後信息代價函數m的值應該相對較小；當系數序列的能量分布比較均勻時，可以認為其對應的基不好，信息代價函數m的值應該比較大。
公共信息成本函數:
1）振幅大於特定閾值的系數的數量:
圖4.3 Symlet 8小波基函數圖
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2）範數的集中:對任意0《p《2，定義m（uk）= | uk | p，則
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3）對數熵:
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其中:約定LG0 = 0。
4）信息熵的定義:
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在哪裏:；當p = 0時，約定0lg0 = 0。