随着时代的进步，知识量的扩充，小波被越来越多的学者所重视，并在图像去噪方面得到广泛应用。雷达图像不仅仅运用在军事领域，现如今也被运用在气象、人们外出导航等方面。雷达图像的质量影响人们对信息量准确度的把握。因此本文对小波在雷达图像去噪方面进行研究。本文首先对雷达图像进行分析，研究雷达图像特有的噪声特点、小波基本理论、小波的特性。运用MATLAB软件模拟雷达含噪声图像，在不含噪声的原始雷达图像上，加入高频噪声，分别为椒盐噪声、随机高频噪声。模拟含有高频噪声的雷达图像，找到小波变换与雷达图像噪声中的关联性，做好小波对雷达图像去噪的前期工作。依据雷达图像中信息变量的奇异性，在常用的小波阈值公式系数中，引入奇异因子p，进行相关小波阈值公式改进，再利用理论与实际等价公式，运算得出雷达图像阈值。首先将含有随机高斯噪声的雷达图像进行小波一级分解，其次对图像进行提取，运用得到阈值对雷达图像进行小波阈值去噪，最后小波重组得到去除噪声后的雷达图像。同时与中值滤波去噪法进行对比，验证新的阈值公式的合理性、有效性。另外运用小波相关性去噪，处理雷达图像中高斯噪声。在雷达通过每个周期变换的时间内，可得到一个帧的最初原始雷达信号图像。每帧之间都具有很强的帧内相关特性，特别是两两相邻的帧间相关特性表现更强。依据相关性强这一特点，再结合小波系数间相关性特征，改进了一种相关性去噪算法。首先将含有高斯椒盐噪声雷达图像进行小波分解，其次对不同层次中的信息量进行小波阈值去噪，最后进行小波重组。其中与传统的Donoho阈值进行对比。并在分解次数中进行了一级小波与二级小波进行的比较。评估其对雷达图像去噪效果，证明小波相关性的合理性、有效性。