天然岩石节理裂隙普遍存在于各类岩石中，了解节理裂隙的性质对于地质、地球物理、采矿、石油工程、水文地质以及核废料隔离都具有重要意义。岩石裂隙的数值测量是岩石节理裂隙分析中的一个重要步骤。数值测量的准确程度影响后面的分析结果。图像分析法是一种新兴的参数测量方法，该方法的基础是数字图像处理。与人工实地测量相比，图像测量除了安全性好、速度快和精度高外，还可以得到人工测量不能获得的信息。随着IT技术的飞速发展，越来越多的研究者已经开始运用数字图像处理技术进行岩石节理裂隙的研究。在图像获取过程中，由于原件和仪器的自身原因会使图像受到一定程度的噪声污染，所以在岩石节理裂隙的图像处理中，去噪是必不可少的一部分。去噪效果的好坏直接影响后面分割、识别等步骤的处理。小波变换就是一种发展比较好的非线性滤波方法。小波理论发展的近些年来，由于它的低熵性、多分辨性、去相关性、选择基底的灵活性等特点使得它在图像去噪领域的应用越来越广泛。　　 本文分析了基于小波阈值去噪方法的优点和岩石节理裂隙图像经过小波分解后小波系数的特点，针对基于小波阈值去噪方法在处理岩石节理裂隙图像上存在的问题进行改进，在去噪的同时尽可能保留图像边缘小波系数，并通过保留的小波系数增强图像边缘，提高边缘检测效果。首先，改进基于小波阈值去噪方法的阈值选择方法，采用多次选取阈值的方法，减少边缘小波系数被过多的去除的现象。然后，改进阈值函数，处理小波系数前考虑该小波系数周围小波系数的值的大小得出邻域信息，去除小波系数中数值偏大的噪声系数。最后对算法仿真实现，验证其可行性。