目的：研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法，并比较不同小波函数的去噪效果。方法：提出了一种利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先，应用小波变换得到图像的局部模极值分布。然后，计算小渡变换的模极大值，根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限：当小渡变换的模极值大于等于阈值门限时，其对应的小波系数保持不变；当小渡变换的模极值小于阈值门限时，其对应的小渡系数通过软闽值法进行计算。最后．根据这两部分的小渡系数进行小波逆变换重构图像结果：所提出的方法能有效地滤除医学图像中的噪声，不同小波的噪声滤除效果有一定的差异结论：选择合适的小渡基函数来对图像进行小渡多尺度分解．可以得到比较完善的小渡阈值去噪算法．达到比较理想的去噪效果