足够的氧是所有生命活动的物质基础,血氧饱和度是反映血液中的含氧量的重要参数,它是指血液中血红蛋白实际结合的氧气占血液中血红蛋白所能结合氧气的最大量的百分比。及时的检测血液中的含氧量对维持生命以及判断人体呼吸系统、循环系统是否出现障碍至关重要,临床上一般通过测量血氧饱和度来判断人体血液中的含氧量。本文以人体的血氧饱和度为研究对象,研究了图像处理方法如何应用在血氧饱和度监测中,例如,如何采样以及灰度转换、如何选择颜色模型、如何确定阈值分割中的阈值、如何确定小波阈值去噪中的小波和阈值以及如何寻峰等,并重点研究了小波阈值去噪算法在血氧饱和度监测中的应用,评估了不同小波函数、不同阈值函数及不同阈值对血氧饱和度监测准确度的影响,并采用极值寻峰算法检测波峰波谷,进一步提高了血氧饱和度监测的准确度。通过多组实验结果表明,采用Coiflet5小波、硬阈值函数、启发式阂值这种去噪算法以及极值寻峰算法能适用于心电信号处理。不仅处理后的信号能获得较高的信噪比,基于该方法设计的Android智能手机血氧饱和度应用程序对比专业仪器测量的血氧饱和度,准确率在98%左右,能够在很方便快捷的情况下准确的进行血氧饱和度的测量,具有一定创新性和实用性。最后,基于上述研究,开发了一款基于Android操作系统的手机血氧饱和度监测软件,能够帮助人们随时随地的了解自身的血液含氧量。