图像复原就是将退化图像重建为接近于无退化的原始图像的过程，是数字图像处理领域中最重要、最基本的研究课题之一。噪声是导致图像降质的主要原因，因此如何有效去除图像中的噪声是图像复原领域的重要研究内容之一，也是本文的主要研究内容。本文首先对图像退化的原因及退化模型和形态进行了分析，接着对中介数学系统的理论和小波变换的理论进行了深入的研究，在此基础上，提出了三个基于中介真值程度度量和小波变换的改进的图像去噪方法。主要的研究内容如下：（1）深入分析了一种中介椒盐噪声复原算法，针对该算法在去除椒盐噪声时依然存在部分残留噪声点较为明显，算法执行速度较慢的问题，本文提出了一种结合中介滤波和中值滤波的新方法，该方法融合了中值滤波算法的高效性和中介滤波算法的有效性。与传统的中值滤波方法和中介椒盐滤波算法相比，新方法具有更好的滤波效果和更快的处理速度。（2）深入研究了中介高斯噪声复原方法的思想原理，针对该算法的实验效果未能达到理论预期的问题，本文根据高斯噪声分布特性和产生原理，提出了一种改进的中介高斯噪声去噪算法。新算法主要改进了中介谓词区域的划定规则以及去除图像高斯噪声时的所采用的数学方法，实验表明，新算法实验效果改进显著，达到理论预期去噪效果，对高强度高斯噪声去除效果理想。（3）本文研究了小波域图像去噪复原算法，对硬阈值去噪算法做了详细分析，提出改进的硬阈值VisuShrink去噪方法。新算法在硬阈值去噪图像的去噪过程中，利用文中所规定邻域的均值方法平滑噪声图像，有效克服了硬阈值去噪方法产生的振铃效应，更好的保护了图像的细节以及对比度，抗噪性更好。