小波域去噪是根据信号和噪声小波变换的不同表现形态,构造出相应的规则,对信号和噪声的小波变换系数进行处理,处理的实质在于减小以至完全剔除由噪声产生的系数,同时最大限度的保留有效信号对应的小波系数。基于小波变换的去噪方法有很多种,本文主要讨论了其中的阈值去噪方法,详细分析了去噪过程中阈值和阈值函数等关键参数的选取问题,并给出一些选取依据;对小波阈值去噪方法中的几个关键问题进行了详细讨论,并提出了一些改进方案,最后通过仿真实验,证明了这些改进方案的有效性。为了克服传统阈值去噪方法的缺陷,如没有考虑小波系数的先验信息等,本文给出了BayesShrink小波阈值图像去噪方法,并结合Wiener滤波器,给出了改进的BayesShrink阈值图像去噪方法;又考虑到Wiener滤波器是一种最佳线性滤波器,因此将小波阈值去噪与Wiener滤波结合起来,给出了WienerShrink去噪方法;本文最后还提出了一种自适应阈值图像去噪方法;通过仿真实验证明了上述几种改进方案的可行性、有效性和优越性。