太阳斑点图像重建是天文观测领域中一个重要的研究问题。由于地球大气的影响,地基望远镜只能观测到模糊的太阳斑点图像,在太阳研究中必须要用到高分辨率的太阳图像。所以太阳斑点图像进行高分辨率的重建一直是天文学和太阳物理学中的重要研究内容。传统重建算法利用太阳斑点图的统计信息,计算过程复杂,重建时间较长。剪切波变换是一种多尺度几何分析方法,相对于其他多尺度几何分析方法,剪切波变换能更好的适应人类的感知,同时在对边缘、纹理等图像中的重要信息的获取上更充分。本文主要以平移不变剪切波变换为基础,针对太阳斑点图的重建问题开展深入研究,主要内容如下:（1）本文结合平移不变剪切波变换（TIST）和特征信息检测,对多帧太阳斑点图像进行融合处理。首先对太阳斑点图像进行特征信息检测,为得到初始融合图,先进行一个简单的图像融合,再将每张斑点图与初始融合图进行比较,计算局部相似程度,从而得到每张斑点图的特征信息检测图,并据此将该斑点图中的所有像素分成有效特征信息、有效特征信息与无效信息之间的过渡信息以及无效信息,最终据此来指导平移不变剪切波变换域各子带系数的融合。（2）本文结合粒子群阈值选取与平移不变剪切波变换实现图像去噪。在通过平移不变剪切波变换得到各子带系数的基础上,采用粒子群优化（PSO）的权重阈值和新阈值函数对平移不变剪切波变换系数处理,首先结合各子带的能量情况,对阈值做出调整,引入粒子群优化算法,对阈值中的权重因子进行优化,得到新的权重阈值。接着通过对传统阈值函数缺陷的改进,提出了新的阈值函数,最终实现对太阳斑点图像的去噪。实验结果表明该去噪方法在较好的实现噪声去除的同时,还能保留更多的特征信息和图像细节,与其他方法相比,直观的视觉效果较好,峰值信噪比也有较大提高,去噪效果有所改进。