在图像处理过程中,图像的采集、转换和传输常常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,产生降质。图像噪声对数字图像的后续处理影响较大。因此对图像噪声的去除有很重要的现实意义。常用的去噪方法虽然可以去除灰度变化平缓的图像中的噪声,但在对纹理细节较多的图像去噪时,其去噪效果和保持细节的兼顾性并不是很好。因此,针对这一问题,本文分别从变换域和空间域进行了去噪算法的研究。之后,本文针对目前图像去噪算法种类繁多,而各算法的性能优劣有待比较这一问题,进行了去噪算法性能的评价。在变换域对纹理丰富的图像进行去噪研究中,本文提出了基于小波包的自适应图像去噪算法。并利用该算法对纹理细节复杂的图像进行去噪,得到了较好的纹理保留与去噪效果的兼顾性。在空间域对纹理图像去噪的研究中,本文提出了基于纹理分析的空域中值模板去噪算法。并通过仿真试验证明该算法保细节能力和噪声平滑能力很高。本文最后对由Starck等新提出的Curvelet变换图像去噪算法、经典的小波变换图像去噪算法、本文的基于小波包的自适应图像去噪算法和基于纹理分析的空域模板去噪算法进行了算法质量评价。通过计算明显看出本文提出的两种方法的峰值信噪比较另两种图像去噪算法更高。同时,本文的两种算法保细节能力与去噪性能兼顾很好。而两种方法对比,空域模板又具有较明显的优越性,具有较好的应用前景。