在人类整个传递交流信息的过程中,图像都发挥着重要的作用。然而,图像容易在形成,传输,处理等过程中受到内部或外部的影响形成噪声。噪声会对图像质量形成严重的干扰,所以去除噪声显得尤为重要。近年来,图像去噪在国际上已经得到了广泛的发展,有着比较成熟的理论系统和去噪算法。尤其是基于小波变换的图像去噪算法,已经得到了广泛的关注和研究,并且它的去噪效果非常稳定。目前用于图像处理的软件主要有Matlab,VC, C++及LabVIEW等。Matlab具有强大的数据处理功能,它内含的小波函数工具包对于图像去噪有着非常大的优势。而LabVIEW是基于图形化的编程语言,采用数据流的编程方式,界面友好,运行稳定,且内含许多接口,方便与其他编程语言混合编程。本论文采用将LabVIEW与Matlab相结合的方式,充分发挥各自的优点,分析各种去噪方法的优缺点,从而有了一定的创新。本文在介绍了虚拟仪器及其编程语言LabVIEW的相关知识后,接着研究了三种空间域的图像去噪方法,即中值滤波,均值滤波和维纳滤波；以及变换域的傅里叶变换的图像去噪方法,即理想低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器,并利用虚拟仪器LabVIEW结合Matlab仿真去噪程序,比较了这些方法的优缺点。本文重点研究了基于小波变换的图像去噪三种基本算法及三种改进算法,其中基本算法有阈值收缩法,模极大值法和相关法；改进算法分别是基于离散余弦变换的小波去噪算法,基于最大熵原理的小波去噪算法,基于主成分分析的小波去噪算法。在比较几种算法的优缺点之后,利用LabVIEW和Matlab软件相结合,利用Matlab中小波工具箱的小波函数进行仿真,用模拟信号验证了算法的有效性。