本文主要利用matlab仿真现有的图像去噪和边缘检测算法，找到各种算法的优缺点，并着重对算法进行优化和改进。　　在本设计中，主要对去噪算法中的阈值函数进行改进，使其既具有软阈值函数连续性的特点，又具有硬阈值函数高信噪比的特点。经过matlab仿真得出，经过改进的去噪算法和硬阈值函数法的信噪比接近，且不会产生伪图像信息。　　在对比现有的边缘检测算法的基础上，得出Canny算法最优的结论。本设计从微分算子和边缘点链接两方面对Canny算法进行改进。仿真结果显示，改进后的边缘检测算法对噪声抵抗强。同时，可以检测到比较弱的边缘。　　在改进Canny算法的基础上，针对去噪后边缘丢失的问题，将边缘与非边缘分开处理。先检测边缘，提取边缘部分灰度值，后对图像去噪。最后，将边缘点处灰度值代替去噪后图像对应点灰度值。仿真显示，这种算法在牺牲了一定信噪比的基础上，得到比较好的边缘去噪图像。　　最后，对多尺度边缘检测进行仿真。通过对各个尺度下边缘求加权平均，得到抗噪良好的边缘。仿真基于多尺度边缘的图像去噪。结果表明，多尺度边缘检测可以提供需要的边缘类型。在小尺度下，可以得到更多细节边缘；大尺度下，可以得到大的轮廓边缘。　　在本设计中，主要通过matlab仿真，得到峰值信噪比值和对比图像。从定量的信噪比和定性的图像对比两个方面对算法进行对比，验证改进算法的优越性。　　本文主要创新点为：　　(1)对阈值函数改进，提出新的阈值函数构造方法。　　(2)对Canny算法改进。改进微分算子和提出一种新的边缘点链接方法。　　(3)将边缘检测和去噪处理同时考虑，得到良好边缘的去噪图像。