科学技术的发展已经日新月异,在当今社会中计算机无处不在的应用于人们的生活当中,而在医学领域中计算机辅助设备的存在更加有助于医学工作者的工作。有关于医学图像处理领域中,医学图像去噪手段一直以来都是极为重要的一部分,由于对图像加以相应的预先处理,所以,对于图像的最后处理结果是拥有着十分重大的影响的。而一幅图像的质量优劣对临床诊断结果来说更是十分重要的。在医院中,由于复杂的电磁环境,往往会导致成像设备受到影响,在图像的传输过程中也不可避免。此外,诸多外界因素如环境温度、湿度等也会引起图像质量的下降。本文主要针对此种现象并将变分模态分解算法引入其中,进而对医学图像进行去噪,提高图像的质量。文中对变分模态分解理论进行研究,通过对比介绍的方式,将传统的经验模态分解方法进行简单的介绍并指出其中存在的问题,之后引入本文所选用的变分模态分解算法。对变分模态分解算法中的重要知识点进行逐一的讲述,对分解原理和分解过程进行详细说明。利用变分模态分解算法中的有效IMF分量的筛选,提出了基于变分模态分解算法的图像去噪方法,通过仿真实验,验证了本文提出方法的有效性,通过与传统的BEMD去噪算法进行比较,体现了2D-VMD算法的优良性能。在此基础上,提出一种基于2D-VMD和小波阈值相结合的图像去噪算法,将其应用至医学图像领域,通过仿真实验表明,改进算法具有更好的去噪性能。针对于变分模态分解算法存在的参数优化问题进行分析,对当下所流行的一些参数优化的算法进行初步的讲述和介绍,并选定本文所用方法(粒子群优化算法)对变分模态分解当中的参数优化问题进行解决。通过运用MATLAB中的图像用户界面(GUI),设计出一款基于变分模态分解的医学图像去噪软件,此软件的功能主要包括三个部分:(1)图像分解;(2)图像去噪;(3)去噪性能对比。