小波变换作为时频分析的强大工具,已经被广泛应用于各个工程领域。本文主要研究小波变换在医学图像处理中的应用,包括医学图像的去噪及分割。第一章中概述了医学影像学和一些医疗设备的成像原理,而后对医学图像处理的意义及方法进行了介绍。第二章主要分析了可能影响医学图像的各种噪声及其统计模型,而后,简要介绍了几种典型医学图像中的噪声。第三章详细介绍了小波变换的相关理论,尤其是对其衍生出的正交小波、双正交小波和冗余小波的理论及实现做了说明,突出介绍了小波变换的多分辨率分析特性在图像去噪应用中的优势。小波阈值去噪在医学图像处理中的应用,及其原理和方法在第四章中进行了详细介绍,并对阈值选取算法做了说明。接下来,在第五章之中详细讨论了综合分水岭分割算法和小波变换的图像分割,提出了一种基于标记的分水岭分割算法,并将这种算法与小波变换相结合,取得了较好的分割效果。第六章则展示了本文提出的小波变换去噪及分割算法在CT图像中应用的实验结果,无论是去噪还是分割,都取得了较好的结果。第七章对全文进行了总结,并对今后的工作进行了展望。