医学磁共振图像因为其具有超高的软组织分辨力、多角度任意切层能力、多平面多参数成像能力、无需造影剂的无创性的优良特点,被广泛应用到脑部以及心脏等重要脏器的诊断和治疗中。近年来伴随着医学影像技术的迅猛发展,磁共振影像技术已经成为了医生判断患者病情不可或缺的重要手段,越来越多地受到人们的关注,自然成为了当前医学影像技术研究的热点。但磁共振图像中含有的噪声会影响图像的视觉质量,也影响着后续对磁共振图像的特征分割、分类,三维图像重建和匹配等分析和处理,因此磁共振图像的噪声估计与去除具有重大的实际意义。本文通过分析磁共振图像的成像原理和噪声的分布特性,及针对现有剪切波变换尺度函数以及方向锥结构对角部分存在的不平滑情况,改进了一种基于平滑剪切波变换(Smooth Shearlet Transform,SST)的医学磁共振图像去噪算法。该算法比传统的小波算法,在频域中拥有更多的方向选择性,可以保留更多图像细节信息;相比传统剪切波算法,SST变换在剪切波方向滤波器和低频滤波器的边界过渡更平滑,能减少频域信息的损失,提高去噪效果。医学磁共振图像经过SST变换被分解为具有多尺度多方向性的高频细节部分和低频轮廓部分;本文通过统计分解后的剪切波系数的分布特征来建立最优分布模型;对传统阈值收缩算法进行改进,使得算法能够结合每个高频子带系数的统计差异,来生成每个子带不同的合理阈值;结合低频磁共振图像噪声莱斯分布的特性,采用了一种新颖的Bitonic双调低频滤波器;通过双路残余图像去噪算法来实现图像噪声的去除与边缘保留的最大化;通过逆SST变换将经过算法优化后的高频子带系数和低频子带系数重构得到去噪后的医学磁共振图像。通过采用多组实验进行对比,其中有合成仿真图对比实验和临床磁共振图像实验,由实验数据客观分析可知,本文中所提算法具有更好的去噪和边缘保持效果,在医学诊断系统中有良好的应用。本文的主要工作如下:(1)在传统的剪切波变换克服了小波变换方向性不足和稀疏性表达不足的基础上,本文采用了更平滑的剪切波变换。该算法比传统剪切波变换具有更平滑的频域边界,改善了频域中每个子带的方向性,具有良好的时域定位特性;(2)针对磁共振图像噪声莱斯分布的特点,采用了Bitonic双调滤波器来针对处理信号信噪比不一致的噪声;(3)根据软硬阈值算法的优劣势,结合图像系数分布特征提出了基于贝叶斯的阈值算法和最优线性插值收缩算法;(4)本文采用了一种双路残余图像去噪方法,来达到去噪效果和边缘细节保留的最大平衡;(5)本文在实验部分通过对比实验和临床医学二维及三维磁共振图像实验,对实验结果数据结合各种评价指标来进行主观评价和客观分析。