随着人口的增长,资源的不断消耗,科学技术的不断进步,海洋逐渐成为人类赖以生存的新的发展空间。丰富的海洋资源可以在一定程度上大大缓解中国目前所面临的诸多困境,所以开发海洋是一项意义重大、影响深远的工程。人类从很早以前就开始关注海洋,因为陆上的资源有限,海洋中却蕴藏着丰富的矿产资源、生物资源和能源;但现在人们对海洋的了解还是很浅的,因此如何合理有效地利用这个潜能无限的宝藏是摆在科学工作者面前的一个难题。由于水下环境复杂,成像条件恶劣,从水下拍摄到的图像往往淹没在各种噪声中。水下成像的困难和水下图像的污染严重影响了人们对海洋的探索。因此对水下图像进行有效的去噪处理,反映出较清晰真实的水下信息是深海研究中关键性的课题之一。水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。本文目的是尝试用小波去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。首先,本文对水下图像的成像特点作了介绍。分析了影响水下成像的主要因素,介绍了前向散射和后向散射的理论,以及水下图像的主要应用,随后介绍了几种常见的去噪方法。其次,介绍了小波变换的基本理论,分析了小波变换的特点,随之对小波域滤波去噪的三种主要方法进行了阐述比较分析,重点介绍了小波域阈值去噪的理论和方法,并介绍了几种经典的阈值估计方法。再次,对水下图像背景噪声的性质做了简要分析。在分析水下图像后向散射噪声特点的基础上,对含噪图像进行小波分解。然后对低频系数采用了LUM滤波器进行滤波,对高频系数则采用了Neighshrink方法和对其改进后的ENS方法进行去噪。由于小波系数间存在相关性,本文又给出了一种基于小波系数层内层间相关性的新的去噪方法。实验结果表明,所采用的方法能有效地去除噪声。最后,分析了研究中出现的问题及今后需要解决的问题。