金属制品表面缺陷的检测有着重要的现实意义,因而对于金属图像的处理显得尤为重要。本文从分析标准图像的降噪算法出发,设计更优的降噪算法,并最终应用于金属图像。小波分析技术在图像降噪领域的应用是目前研究的热点之一。本文深入分析了小波变换技术及其在图像降噪领域的应用,提出了一种新的自适应多阈值降噪算法,并将其应用于金属图像降噪领域,优化了金属图像降噪效果。主要工作包括:第一,介绍了图像降噪基本原理和方法,以及金属图像的处理。主要介绍图像降噪的常规算法和一些新的技术,还简要介绍了金属图像的特点,以及对金属图像降噪的特殊要求及意义。第二,详细讨论了小波分析的基本理论。介绍了连续小波变换和离散小波变换,分析了小波基的数学特性,简要介绍了它们对实际应用的影响和作用。第三,本部分内容分析了小波分析在图像降噪中的应用,介绍了小波降噪的三种方法:模极大值方法、空域相关性方法和阈值法。重点介绍了阈值降噪法,这也是本文提出的自适应多阈值降噪方法的基础。第四,介绍了一种自适应多阈值降噪方法,在此基础上提出了一种新的自适应多阈值降噪方法。并通过实验证明了该方法的优势。第五,介绍了新算法在金属图像降噪中的应用。选取了质量较高的金属图像作为标准图像,加入不同程度的椒盐噪声,然后应用本算法进行降噪处理,与经典的小波降噪法相比得到了更优的量化指标。