随着计算机软件、硬件和网络技术的日新月异的发展,越来越多的人应用计算机获得信息,人类已经进入一个高速发展的信息化时代,人们通过计算机获得的信息量非常巨大。这些信息中,计算机图像携带的信息占了很大的部分。因此,数字图像的处理吸引了很多研究者的注意,得到了非常广泛的研究。下面对本文各部分的内容进行介绍：本文第一章介绍了数字图像处理的分支和背景；第二章详细地介绍了小波基本理论以及小波变换的发展和应用；第三章介绍了传统的图像的边缘检测方法与基于小波变换的图像边缘检测方法；第四章介绍了传统的图像的去噪方法与基于小波变换的图像去噪方法；第五章介绍了本文提出的边缘检测和图像去噪方法；最后对相关领域的研究进行了总结与展望。通过对图像边缘检测与小波图像去噪方法的了解和研究,本文提出了一种简单的基于灰度图像相邻像素灰度差的图像边缘检测方法,与传统的边缘检测方法相比,明显地具有简单易行,复杂度低的优势。鉴于图像边缘在图像噪声去除中的特殊地位,在这种情况下,提出了与基于灰度图像相邻像素灰度差的图像边缘检测方法相结合的小波阂值图像去噪方法,得到了不错的图像去噪效果。实验结果表明,本文提出的边缘检测和图像去噪方法能够得到不错的结果。