本论文首先简要论述了与论文有关的小波变化理论，包括各种小波变换，如连续小波变换、二进小波变换、多孔小波变换和离散小波变换，以及小波变换的提升算法，同时对多小波变换理论进行了较深入的探讨，并对各种小波降噪方法进行了深入的研究，在此基础上提出了基于多小波变换的SURE阈值降噪方法、广义交叉认证的阈值降噪方法以及贝叶斯估计降噪方法，并将这三种方法与传统的Wiener滤波降噪方法和基于单小波的降噪方法进行比较，实验的结果表明这三种降噪方法的效果都在不同程度上有一定的提高。 论文的主要创新点包括： 1、对多小波图像阈值降噪进行了研究，提出一种基于多小波变换的SURE阈值噪声方法，并通过实验选择一种新的估计噪声强度的方法。实验的结果表明采用这种新的降噪方法来进行图像的降噪时，其降噪效果比单小波阈值降噪效果好。 2、提出了基于多小波变换的贝叶斯估计降噪方法，该方法首先对图像进行预滤波，然后进行多小波变换，再在多小波域上进行贝叶斯估计，由于多小波同时具有正交性和线性相位，并且我们对多小波变换后的噪声强度进行了有效的估计，因而其降噪效果比一般的降噪方法要好。 3.提出了基于多小波变换的广义交叉认证的图像阈值降噪方法。由于小波同时具有正交性和线性相位的特性，虽然对图像进行多小波变换时首先要进行预滤波[7]，然后再进行多小波变换，这样很难估计多小波变换后的噪声强度系数，而广义交叉认证方法不需要对变换后的噪声强度系数σ进行估计，所以将多小波变换和广义交叉认证结合的方法有很好的降噪效果。