当今时代信息飞速发展,图像作为传输方便、信息量大的一种数据载体得到人们越来越多的关注和使用。由于图像采集时受环境和采集仪器内部电路的影响,往往拍摄的图像中除了人们想要的图像信息,还有大量的噪声信息,这些噪声信息会干扰后续图像加工的结果,比如图像的拼接、融合、识别等等,因此图像去噪是所有图像处理中的前提,而去噪效果好坏会直接影响后续图像处理的结果。小波变换在图像去噪领域发展了很长的时间了,人们也尽可能对这种去噪方法进行完善和改进,使得小波变换在去噪领域发展的比较成熟了,很多领域已经应用了小波变换进行去噪。与此同时,近几年基于非局部信息的去噪方法也得到了很好的发展,典型的是三维块匹配(BM3D)方法,其去噪效果无论是视觉上还是峰值信噪比上都表现出了很好的去噪效果。通过研究分析,本文利用同一条件下拍摄的多幅图像具有更多原始信息的特点,提出了一种将小波变换与三维块匹配算法结合起来对多幅图像去噪的方法,即BM4D算法,并且对算法进行了适当的优化,减少计算量提高图像去噪的效率。首先,通过小波变换对多图图像中的一幅进行去噪,然后针对这幅处理过的图像利用三维块匹配算法的第一步进行相似块的分组,分组结果同样应用在剩余图像中,同一分组进行后续的处理,这样即没有增加相似块匹配的计算量,又引入了更多的图像原始的真实信息,来提高去噪效果。其次,通过比较相似块的灰度值进行粗略分组,然后再应用欧式距离准确分组,并且记录每次比较的结果,来减少算法中数据比较的次数提高算法执行效率。最后,进行模拟仿真,比较算法的去噪效果和执行时间,实验结果表明该方法无论是在直观视觉上还是峰值信噪比都有很大的改善,并且算法的执行效率也得到了提高。在对实验结果分析总结的基础上,提出算法的改进方向,具有较大的研究意义和应用价值。