图像降噪一直是图像处理领域一个研究比较多的课题,也是一个热点领域。在近十多年的研究中,许多新的算法被提出。在这众多算法中,大致可以分为以下四大类:空间域降噪、Fourier变换降噪、小波变换降噪以及独立主分量降噪。其中小波变换降噪技术是被研究的最多一种技术,它大致又可以分为以下四类:线性滤波降噪、阀值降噪、小波系数模型降噪和非正交小波变换降噪。本文主要讨论的近几年兴起的多小波降噪技术,便属于非正交小波变换降噪技术。图像融合技术是在采集多源信息的基础上,通过协同利用原始的多源信息,获得同一事物或目标的更客观、更本质认识的综合处理技术,图像数据融合技术的研究方法很多,其中小波变换便是其中一个不错的方法。一般情况下,是先对图像进行降噪,然后进行图像融合。而本文采用了相反的方法,利用图像融合技术来对图像降噪处理。鉴于现有多小波降噪方法大多只谈及降噪思想,没给出具体的实现方法。本文给出了三种用于图像处理的多小波变换方法,并对它们变换后的效果和计算量进行了比较。并将它们与单小波的降噪方法结合起来实现了多小波的图像降噪的具体方法。并将它们的降噪效果同D4单小波进行了比较。讨论了各种方法的优点与缺陷。