图像在存储和传输过程中,通常会受到不同的噪声干扰,从而导致图像的失真模糊现象。为了从受噪声污染的图像中获得有价值的信息并且改善图像的质量,就必须对含噪图像进行去噪处理,而含噪图像的去噪效果将会直接影响到图像后续处理的结果。本文主要是对小波包、偏微分方程及分形码图像去噪入手进行深入研究,对多种方法进行改进和相互结合,提出了新的去噪方法。结果表明,新方法很好的保留完整细节和边缘信息,有效的去除噪声。主要工作内容包括以下几方面:1.详细分析图像去噪的国内外研究现状、研究背景和意义,对基于小波、偏微分方程和分形图像编码的图像去噪算法进行了分析和研究。2.深入研究小波包以及偏微分方程的原理,针对大部分偏微分方程去噪算法去噪后边缘纹理信息容易被磨光,尤其是图像的灰度渐变区和图像淡边缘,不能有效地鉴别而被破坏的问题,利用小波包更加精细的信号分解能力和偏微分方程控制梯度变化的优异性能,提出一种新的小波包与偏微分方程相结合的图像去噪算法,用以保护边缘纹理等细节信息,同时兼顾去噪性能。3.深入研究基于分形码的图像去噪,并提出了一种有效的基于分形的图像去噪方法,分层分类用于提高编码速度,并避免大量无效的均方误差(Mean Square Error,MSE)计算。使用动态定义域块和值域块大小的基于四叉树的图像分区用于增加噪声消除的程度。使用非任意种子图像和附加的后处理来实现进一步的去噪。