条带噪声是线扫描图像中特有的噪声类型，不仅严重影响图像的视觉效果，还容易在图像分析时被误认为线状目标。因此，研究条带噪声的去除方法具有较高的理论价值和实际意义。在变换域去除噪声，不仅能有效去除噪声，还能尽可能保留图像细节。根据条带噪声的特点，本文提出了基于小波分解和傅里叶变换相结合的彩色线扫描图像条带噪声去除方法。具体研究内容如下：1.研究了目前常用条带噪声去除方法，重点分析了基于傅里叶变换和基于小波分解的两种变换域条带噪声去除方法。2.研究了线扫描彩色图像条带噪声产生的原因；根据条带噪声的分布特点，构建了条带噪声的理想模型和实际模型。3.提出了一种基于小波分解与傅里叶变换相结合的去噪方法。该方法先对含噪声图像进行小波分解，使图像中的垂直条带信息分离出来，集中到垂直细节子带里；然后对垂直细节子带进行快速傅里叶变换，使图像中的条带噪声集中在傅里叶频谱图内的水平带状区域内；对傅里叶变换系数进行高斯滤波，就能有效滤除条带噪声；最后经过傅里叶逆变换和小波重构，得到去噪后的图像。4.用实际采集到的棉花异性纤维彩色线扫描图像进行仿真实验，结果表明，采用本文方法能有效地去除条带噪声，同时较好地保持原始图像的细节信息。