CCD图像在采集、传送和转换的过程中,由于其设备的机械运动、系统内部电路以及器材材料等因素,会导致CCD图像染有噪声,从而会降低图像质量、增大实验误差,给实验后续深度处理造成影响。小波阈值去噪法是当前图像去噪的主要技术手段。但传统的软、硬阈值函数和传统的阈值估计规则都因为其自身所具有的一些局限性,已经不能够满足图像去噪领域的需求。例如:传统硬阈值函数在阈值处不连续而造成图像重构后出现Pseudo-Gibbs现象;传统软阈值函数因估计小波系数与真实小波系数之间始终存在恒定偏差,从而会导致图像重构后的精度降低;而传统的固定阈值估计规则在每个分解层数选取的阈值都是一样的,会造成信号被过度扼杀。针对上述的局限性,本文所做的工作如下:(1)在传统阈值函数的基础上,提出了一种改进的阈值函数。新的阈值函数兼具传统软、硬阈值的优点,不仅具有阈值处的连续性和高于阈值区域的高阶可导性,而且估计的小波系数能够逼近实际的小波系数。(2)在传统固定阈值估计规则的基础上,提出了一种自适应阈值估计规则,新的阈值准则不同于统一阈值,在阈值的选取上具备自适应特性。每个分解层数选取的阈值的大小能够随着小波系数的大小而自适应改变,更加符合实际去噪规律。(3)利用现有的实验仪器按照后向散射实验测量模型搭建实验台,然后设定不同的实验工况参数进行实验测量,并采集到了不同散射光强分布的CCD实验图像,最后利用本文提出的小波自适应阈值去噪算法对采集到的CCD实验图像进行去噪,实验结果表明,与传统去噪算法相比,本文提出的小波自适应阈值去噪算法不仅能够在主观上拥有更好的视觉效果,而且客观的评价指标系数也有大幅增长。