在图像去噪的研究中,如何在去除噪声的同时尽可能的保留图像细节信息是一个关键问题。多尺度几何分析方法的提出为解决这一问题提供了新的思路,将之用于图像去噪已经成为图像处理方向的研究的一个热点。　　本文对多尺度几何分析在图像去噪中的应用进行了研究,重点对基于剪切波的图像去噪算法进行深入的分析,主要工作内容如下:　　(1)研究分析了曲波变换、轮廓波变换、剪切波变换几种常用于去噪的多尺度几何分析方法,其中剪切波能提供了更稀疏的表示,图像实现最优逼近。实验结果也表明,剪切波变换阈值去噪在主观视觉上与峰值信噪比优于其他多尺度分析方法。　　(2)提出了一种基于非下采样剪切波变换的各向异性双变量收缩函数的图像去噪算法。根据非下采样剪切波变换不同尺度间系数的方差各向异性特性,在双变量收缩函数的基础上引入各向异性拉普拉斯概率分布,并利用牛顿迭代算法得到各向异性的双变量收缩函数,对非下采样剪切波变换系数进行处理,充分利用了非下采样剪切波变换能捕捉更多的纹理及结构等细节信息的优点。实验表明,新算法在峰值信噪比、结构相似性以及主观视觉效果上均得到较大提高。　　(3)针对传统非局部平均去噪的局限性,加入块平均估计的思想,结合剪切波变换,提出了一种改进的剪切波域基于块估计的非局部平均去噪算法,并通过大量实验对改进算法的性能进行了验证。实验中与剪切波软阈值去噪方法、传统的非局部平均去噪和基于块估计的非局部平均去噪方法进行了比较,并对其去噪后主观视觉效果和PSNR的结果进行了简要的分析。