小波变换虽然在图像去噪领域已经应用多年,但随着小波理论的不断发展完善,各种新的小波的不断提出,它在图像去噪领域的应用也在不断的发展。其中小波阈值去噪算法以其实现最简单,计算量较小,得到了人们的认可和重视,因而得到了广泛的应用。本文的主要内容是对小波阈值去噪算法展开研究,并对其进行适当的改进。本文在软、硬阈值函数的基础上,提出了一个新的阈值函数。该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,它能够在很好地保留图像边缘等局部特征的同时,有效地抑制图像出现振铃等视觉失真。仿真实验表明,改进的阈值去噪方法能够比传统的软、硬阈值函数去噪方法更有效地消除噪声。由于图像在被污染过程中,往往不只受到单一噪声的干扰,而是受到多种噪声的混合干扰。而这其中又以脉冲型噪声和高斯白噪声为主。所以,本文引用中值滤波和新的小波阈值去噪方法的结合。首先在空间域对图像进行中值滤波以获得前噪图像,再对所得图像进行改进的小波阈值去噪。该方法继承了中值滤波和小波变换去噪方法各自的优点,对被混合噪声污染的图像起到了较好的消噪效果。最后,利用MATLABL7.10对新算法进行数值模拟,结果表明改进的去噪算法对含有混合噪声的图像有较好的去噪能力,证明了新算法的优越性。